Abstract Partiell etikettinlärning syftar till att lära sig av utbildningsexempel som var och en förknippas med en uppsättning kandidatetiketter, bland vilka endast en etikett är giltig för utbildningsexempel. Den grundläggande strategin för att lära sig av exempel på partiell märkning är disambition, dvs. genom att försöka återställa informationen om mark-sanning-märkning från kandidatetiketten. Som ett av de populära maskininlärningsparadigmerna har maximal marginalteknik använts för att lösa problemet med partiell märkningsinlärning. Befintliga försök utför disambiguation genom att optimera marginalen mellan den maximala modelleringsutgången från kandidatetiketter och den från icke-kandidater. Icke desto mindre bortser denna formulering från marginalen mellan marktruth-etiketten och andra kandidatetiketter. I detta dokument föreslås en ny maximal marginalformulering för deletikettinlärning som direkt optimerar marginalen mellan grundetiketten och alla andra etiketter. Specifikt, den prediktiva modellen lärs genom en omväxlande optimering förfarande som samordnar uppgiften mark-truth etikett identifiering och marginal maximization iterativt. Omfattande experiment på artificiella såväl som verkliga dataset visar att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket konkurrenskraftigt mot andra väletablerade metoder för partiellt lärande.
Därför utarbetade Yu och Zhang REF en ny SLL maximal marginal formulering baserad på stöd vektor maskiner (SVMs) som direkt maximerar marginalen mellan marktruth etiketten och alla andra etiketter.
Maximum margin partial label learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}