Crowdsourcing är ett populärt paradigm för effektiv insamling av etiketter till låga kostnader. DawidSkene-skattaren har i stor utsträckning använts för att dra slutsatsen om de verkliga etiketterna från de bullriga etiketterna som tillhandahålls av icke-experter crowdsourcing-arbetare. Men eftersom estimatorn maximerar en icke-konvex loglikelihood-funktion, är det svårt att teoretiskt motivera dess prestanda. I detta dokument föreslår vi en tvåstegs effektiv algoritm för multi-class crowd labeling problem. Det första steget använder spektralmetoden för att få en första uppskattning av parametrar. Därefter förfinar det andra steget uppskattningen genom att optimera den objektiva funktionen hos Dawid-Skene estimator via EM-algoritmen. Vi visar att vår algoritm uppnår optimal konvergenshastighet upp till en logaritmisk faktor. Vi utför omfattande experiment på syntetiska och verkliga dataset. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen är jämförbar med den mest korrekta empiriska metoden, samtidigt som den överträffar flera andra nyligen föreslagna metoder.
REF utformade ett effektivt sätt att initiera EM-algoritmen.
Spectral Methods meet EM: A Provably Optimal Algorithm for Crowdsourcing
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}