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实体 Unlabeled-unlabeled learning

Unlabeled-unlabeled learning

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  1. TOOL · CL_247455 ·

    新方法应对无标签学习中的分布偏移

    研究人员开发了一种新的无标签-无标签(UU)学习方法,该方法解决了分布偏移问题,这是现实世界应用中常见的问题。该方法利用重要性加权通过估计训练数据的权重来最小化测试风险。该方法用途广泛,能够在单个框架内处理各种学习问题,如正例-无标签(PU)学习和噪声标签学习,而无需对偏移类型进行假设。在真实数据集上的实验结果证明了其有效性。