Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsram som kallas Supervised och Svagt Supervised Learning där målet är att lära sig samtidigt från svagt och starkt märkta data. Starkt märkta data kan helt enkelt förstås som helt övervakade data där alla märkta instanser finns tillgängliga. I svagt övervakad inlärning är endast data svagt märkta vilket hindrar en från att direkt tillämpa övervakade inlärningsmetoder. Vår föreslagna ram motiveras av att en liten mängd starkt märkta data kan ge betydande förbättringar jämfört med endast svagt övervakad inlärning. Det primära problemet domän fokus för detta papper är akustisk händelse och scendetektering i ljudinspelningar. Vi föreslår först en naiv formulering för att utnyttja märkta data i båda formerna. Därefter föreslår vi en mer allmän ram för Supervised and Weakly Supervised Learning (SWSL). Baserat på denna allmänna ram föreslår vi en grafbaserad strategi för SWSL. Vår huvudmetod är baserad på mångfaldig legalisering av grafer där vi visar att det enhetliga lärandet kan formuleras som ett problem med begränsningsoptimering som kan lösas genom iterativ konkave-konvex procedur (CCCP). Våra experiment visar att vårt föreslagna ramverk kan ta itu med flera problem med ljudinnehållsanalys med svagt märkta data.
REF erkänner temat buller i svagt övervakat lärande och föreslog att det kan hanteras genom en enhetlig inlärningsram som samtidigt lär sig av starkt och svagt märkta data.
Audio event and scene recognition: A unified approach using strongly and weakly labeled data
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}