Många uppfattningsproblem innefattar dataset som naturligt består av flera strömmar eller metoder för vilka övervakade utbildningsdata endast är glest tillgängliga. I fall där det finns en viss grad av villkorligt oberoende mellan sådana åsikter, har en klass av halvövervakade inlärningstekniker som bygger på maximering visa överenskommelse över omärkta data visat sig framgångsrik i ett brett spektrum av maskininlärning domäner. Dessa "samutbildnings-" eller "multivisuella" inlärningsmetoder har dock haft relativt begränsad tillämpning i synen, delvis på grund av antagandet av konstanta bullermodeller per kanal. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk heteroscedestisk metod för samträning som samtidigt upptäcker mängden buller per prov, samtidigt som klassificeringsuppgiften löses. Detta resulterar i hög prestanda i närvaro av ocklusion eller andra komplexa observationsbuller processer. Vi demonstrerar vår strategi inom två områden, multi-view objektigenkänning från low-fidelity sensor nätverk och audio-visual klassificering.
I datorseendet föreslog REF en variant av gemensam utbildning som kan förbättra flerseende objektigenkänning och audiovisuell gestigenkänning.
Co-training with noisy perceptual observations