Multi-Label lärande syftar till att tilldela en uppsättning av lämpliga etiketter till multi-Label prover. Även om det har tillämpats framgångsrikt på olika områden under de senaste åren, de flesta flermärkta inlärningsmetoder kräver tillräckligt märkta utbildningsprover, på grund av det stora antalet möjliga märkningsset. Samutbildning, som en viktig gren av halvövervakat lärande, kan utnyttja omärkta prover, tillsammans med knappa märkta sådana, och kan potentiellt hjälpa till med det stora behovet av märkta data. Det är dock en svår utmaning att kombinera flermärkt lärande med gemensam utbildning. Två distinkta frågor är förknippade med utmaningen: i) hur man löser det vittomspännande klassobalansproblemet vid multimärkningsinlärning, och ii) hur man väljer ut prover med tillförsikt, och kommunicerar sina förutsedda etiketter bland klassificerare för modellförfining. För att ta itu med dessa frågor introducerar vi ett tillvägagångssätt som kallas MultiLabel Co-Training (MLCT). MLCT utnyttjar information om samtidig förekomst av parvisa etiketter för att ta itu med problemet med klassobalanser; det inför en prediktiv tillförlitlighetsåtgärd för att välja prover, och tillämpar märkningsbaserad filtrering för att på ett säkert sätt kommunicera etiketter av utvalda prover bland samträningsklassifierare. MLCT presterar gynnsamt mot relaterade konkurrenskraftiga inlärningsmetoder med flera varumärken på referensdatauppsättningar och är också robust i förhållande till indataparametrarna.
Multi-label co-training REF introducerar en halvövervakad metod som utnyttjar information om samtidig förekomst av parvisa etiketter.
Multi-Label Co-Training
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}