Traditionella inlärningsmetoder med flera synfält lider i närvaro av meningsskiljaktighet, dvs. när prover i varje synfält inte tillhör samma klass på grund av att de ser på korruption, ocklusion eller andra bullerprocesser. I detta dokument presenterar vi en multi-view inlärningsstrategi som använder ett villkorat entropikriterium för att upptäcka åsikter oenighet. När det har upptäckts filtreras prover med siktskiljaktighet och vanliga inlärningsmetoder med flera synfält kan framgångsrikt tillämpas på de återstående proverna. Experimentell utvärdering av syntetiska och audiovisuella databaser visar att upptäckten och filtreringen av meningsskiljaktighet avsevärt ökar resultaten av traditionella inlärningsmetoder med flera synfält.
För det andra måste metoder för flerfaldig inlärning ta itu med meningsskiljaktighet REF.
Multi-View Learning in the Presence of View Disagreement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}