Vid partiell flermärkt lärande (PML) är varje utbildningsexempel förknippat med flera kandidatetiketter som endast delvis är giltiga. Uppgiften att PML naturligt uppstår i lärande scenarier med felaktig övervakning, och målet är att inducera en multi-etikett prediktor som kan tilldela en uppsättning av ordentliga etiketter för osedda exempel. För att lära av PML utbildning exempel, utbildningsförfarandet är benägna att vilseledas av falska positiva etiketter dolda i kandidat etikett set. Mot bakgrund av denna stora svårighet föreslås en ny tvåstegsstrategi för PML som fungerar genom att skapa trovärdiga etiketter från kandidatetiketten som ska användas för modellinduktion. På så sätt förväntas de flesta falska positiva märkningarna uteslutas från utbildningsförfarandet. I det första steget uppskattas i synnerhet märkningens tillförlitlighet för varje PML-utbildningsexempel via iterativ märkningsutbredning. I det andra steget, genom att använda trovärdiga etiketter med hög märkning förtroende, multi-etikett prediktor induceras via parvis etikett ranking med virtuell etikett uppdelning eller maximal en posteriori (MAP) resonemang. Omfattande experiment på syntetiska såväl som verkliga datauppsättningar bekräftar tydligt effektiviteten hos trovärdig märkning när det gäller att lära sig av PML-exempel.
För att mildra de negativa effekterna av irrelevanta etiketter i utbildningsfasen föreslog REF en tvåstegsmetod (PAARTIKLAR), som först framkallar trovärdiga etiketter via iterativ märkningsförökning, och sedan tar de framkallade etiketterna för att framkalla en multimärkningsklassificering med virtuell märkningssplittring (PAARTIKLAR-VLS) eller ett maximalt resonemang i efterhand (PAARTIKEL-MAP).
Partial Multi-Label Learning via Credible Label Elicitation
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}