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Futoshi Futami

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TOOL · CL_324095 · Oct 27 · 04:00

新框架解决弱监督学习中的多校准问题

研究人员开发了一个新颖的框架，用于在弱监督学习环境中估计和纠正多校准误差。该方法解决了在正例-无标签、无标签-无标签和正例-置信度学习等场景中常见的、无法获得干净标签的挑战。所提出的方法结合了污染矩阵风险重写和基于见证的校准约束，以提供具有有限样本保证的已校准多校准矩。在各种弱监督设置下的实验证明了该技术在改进不确定性估计方面的有效性。