Vi anser problemet med parameteruppskattning med hjälp av svagt övervakade dataset, där ett träningsprov består av indata och en delvis specificerad annotation, som vi kallar utdata. Den saknade informationen i kommentaren är modellerad med latenta variabler. Tidigare metoder överbelastar en enda fördelning med två separata uppgifter: i) modellera osäkerheten i de latenta variablerna under utbildningen, och ii) göra exakta förutsägelser för produktionen och de latenta variablerna under provningen. Vi föreslår ett nytt ramverk som skiljer kraven från de två uppgifterna med hjälp av två fördelningar: i) en villkorlig fördelning för att modellera osäkerheten hos de latenta variablerna för ett givet input-output-par; och ii) en deltadistribution för att förutsäga utmatningen och de latenta variablerna för en given input. Under inlärningen uppmuntrar vi överenskommelser mellan de två fördelningarna genom att minimera en förlustbaserad olikhetskoefficient. Vårt tillvägagångssätt generaliserar latent svm på två viktiga sätt: (i) det modellerar osäkerheten över latenta variabler i stället för att förlita sig på en punktvis uppskattning; och (ii) det tillåter användning av förlustfunktioner som beror på latenta variabler, vilket avsevärt ökar dess tillämplighet. Vi visar effektiviteten i vår strategi för två utmanande problem-objekt detektering och åtgärd detektering-använda offentligt tillgängliga dataset.
I ett annat arbete föreslår Ref ett inlärningsförfarande som uppmuntrar till enighet mellan två separata modeller för att förutsäga resultat och ett annat för att representera osäkerheten om de dolda variablerna.
Modeling Latent Variable Uncertainty for Loss-based Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}