I detta dokument införs en allmän strategi med flera klasser för svagt övervakad klassificering. Att härleda etiketterna och lära sig modellens parametrar görs vanligtvis gemensamt genom en block-koordinatalgoritm som förväntan-maximering (EM), vilket kan leda till lokala minima. För att undvika detta problem, föreslår vi en kostnadsfunktion baserad på en konvex avslappning av soft-max förlust. Vi föreslår sedan en algoritm speciellt utformad för att effektivt lösa motsvarande semidefinite program (SDP). Empiriskt, vår metod jämför gynnsamt med standard en på olika datauppsättningar för flera exempel lärande och semi-övervakat lärande, samt på kluster uppgifter.
I REF föreslås en generisk metod för att hantera de flesta av ovanstående problem.
A Convex Relaxation for Weakly Supervised Classifiers
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}