Grafiska transduktionsmetoder märker indata genom att lära sig en klassificeringsfunktion som är regulariserad för att uppvisa jämnhet längs en graf över märkta och omärkta prover. I praktiken är dessa algoritmer känsliga för den första uppsättningen etiketter som tillhandahålls av användaren. Till exempel minskar klassificeringsnoggrannheten om träningssetet innehåller svaga etiketter, om det förekommer obalans mellan olika etikettklasser eller om den märkta delen av data inte väljs slumpmässigt. Detta papper introducerar en spridningsalgoritm som mer tillförlitligt minimerar en kostnadsfunktion över både en funktion på grafen och en binär etikettmatris. Kostnadsfunktionen generaliserar tidigare arbete i graftransduktion och introducerar även node normaliseringstermer för motståndskraft mot att märka obalanser. Vi visar att global minimering av funktionen är oåtkomlig men istället ger ett omväxlande minimeringssystem som stegvis justerar funktionen och etiketterna mot ett tillförlitligt lokalt minimum. Till skillnad från tidigare metoder, den resulterande spridningen av etiketter inte i förtid förbinder sig till en felaktig märkning och får mer konsekventa etiketter. Experiment visas för syntetiska och verkliga klassificeringsuppgifter inklusive siffer- och textigenkänning. En betydande förbättring av noggrannheten jämfört med de senaste halvövervakade metoderna uppnås. Fördelen är ännu mer dramatisk när märkta fall är begränsade.
Senast introducerar REF en ny etikettutbredningsalgoritm som på ett tillförlitligt sätt kan minimera en kostnadsfunktion över både en funktion på grafen och en binär etikettmatris.
Graph transduction via alternating minimization
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}