I många bild- och videosamlingar har vi endast tillgång till delvis märkta data. Till exempel innehåller personliga fotosamlingar ofta flera ansikten per bild och en bildtext som bara anger vem som är på bilden, men inte vilket namn som matchar vilket ansikte. På liknande sätt kan filmmanus berätta för oss vem som är i scenen, men inte när och var de är på skärmen. Vi formulerar inlärningsproblemet i denna miljö som delvis övervakad multiklass klassificering där varje instans är märkt tvetydigt med mer än en etikett. Vi visar teoretiskt att effektivt lärande är möjligt under rimliga antaganden även när alla data är svagt märkta. Motiverade av analysen, föreslår vi en allmän konvex inlärning formulering baserad på minimering av en surrogat förlust lämplig för tvetydig märkning inställning. Vi tillämpar vårt ramverk för att identifiera ansikten som gallrats från webbnyheter och namnge tecken i TV-serier och filmer. Vi experimenterar på en mycket stor datauppsättning bestående av 100 timmars video, och i synnerhet uppnå 6% fel för teckennamn på 16 episoder av LOST.
I REF undersöker författarna både teoretiskt och empiriskt när effektivt lärande är möjligt från tvetydigt märkta bilder.
Learning from ambiguously labeled images