Motiverade av det faktum att både relevansen hos klassetiketter och omärkta data kan bidra till att stärka multimodal korrelation, föreslås i detta dokument en ny metod för korsmodal hämtning. För att få varje prov att röra sig i riktning mot sin relevanta etikett, medan det är långt ifrån dess irrelevanta, sammansmältes en ny dragteknik till en enhetlig linjär regressionsmodell. På så sätt kan inte bara förhållandet mellan inbyggda funktioner och relevanta klassetiketter utan också förhållandet mellan inbyggda funktioner och irrelevanta klassetiketter utnyttjas. Med tanke på att vissa omärkta data innehåller specifik semantisk information är en viktad regressionsmodell utformad för att adaptivt öka deras bidrag samtidigt som den försvagar den omärkta informationen med icke-specifik semantisk information. Omärkta data kan därför tillhandahålla semantisk information för att förbättra klassificeringens diskriminerande förmåga. Slutligen integrerar vi begränsningarna i en gemensam minimeringsformulering och utvecklar en effektiv optimeringsalgoritm för att lära oss en discriminativ gemensam subrymd för olika modaliteter. Experimentella resultat på Wiki-, Pascal- och NUS-WIDE-data visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste metoderna även när vi ställer in 20% prov utan klassetiketter.
Arbetet i REF designar en dra teknik med en linjär regression modell så att inbyggda funktioner ligger nära rätt klass etiketter samtidigt som irrelevanta prover långt isär.
Adaptively Unified Semi-supervised Learning for Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}