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RESEARCH · CL_145725 · Jul 15 · 04:12

新的PUe框架通过有偏数据集增强学习 · 跟踪2个来源

研究人员开发了一个名为PUe的新框架，通过解决现实世界数据集中选择偏差来增强正例-无标签（PU）学习。该框架建立在Bekker等人先前的工作基础上，引入了归一化的逆概率加权PU风险公式，并与现代成本敏感方法集成。在MNIST、CIFAR-10和ADNI等数据集上的实验表明，在标签分布不均时，PUe的表现优于现有的PU基线。