Abstrakt. I flerklassigt halvövervakat lärande (SSL) är det ibland så att antalet klasser som finns i data inte är känt, och därför ges inga namngivna exempel för vissa klasser. I denna artikel presenterar vi varianter av välkända halvövervakade inlärningsmetoder som är robusta när datan innehåller ett okänt antal klasser. I synnerhet presenterar vi en "förberedande" utvidgning av förväntan-maximering (EM) som utforskar olika antal klasser samtidigt lärande. "Förberedande" SSL förbättrar avsevärt prestandan för tre datauppsättningar när det gäller F1 för klasserna med fröexempel, dvs. de klasser som förväntas ingå i uppgifterna. Vår förberedande EM-algoritm överträffar också en SSL-metod baserad på icke-parametrisk Bayesiansk klusterbildning.
I REF föreslogs förberedande lärande i en flerklassig semiövervakad inlärningsmiljö (SSL).
Exploratory Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}