NeurIPS 2021 | 示例贫乏的偏标记学习

，是极为容易把布片里面瘦长的十进制标明形同它的候选标明形同1的候选集，而不是厚重的十进制。因为1的构造之一就是瘦长，所以也有无论如何把写显露的瘦长的 6、7 标明形同候选集，不毕竟无论如何把写显露得厚重的 6、7 标明为 1。

对于军用飞机而言，极为无论如何把故事情节看上去像青鹭或布像里面长得像翅膀的目的标明形同军用飞机，而不毕竟无论如何把公路上空运的油罐车标明为军用飞机，这是趣味。

这也说明真在真正情节下，浅蓝标识可数以右眼仰赖型为构造，而不是随机选来的。右眼仰赖型的浅蓝标识，也极为加考虑到浅蓝标识的降解操作过程，因而针对其其设计的演算法也极为加可视。

所以本文简介的兼职就是，设想举例来说仰赖性的浅蓝标识深造，并为其其设计其所演算法。再一在 benchmark 数据集集（还有 minist、fashion minist Kuzushiji minist， CIFAR10 数据集集）、UCI 数据集集、真正情节的浅蓝标识数据集集,这三大数据集集上的测试本文设想演算法的有效性。

此处引入一个内涵——标识栖息于 Label Distribution。近两年，软性标识的法则相对风行。都是 label smoothing、蒸馏等法则。较早设想软性标识深造的是我的导师耿新老师设想的标识栖息于 Label Distribution。

标明是标识多义性关键问题，是工具深造资讯系统设计的热门路径之一。

在原先的工具深造逻辑学学里面，主要长期存在两种数据集标明方式为：一是一个举例来说分配一个标识，二是一个举例来说分配多个标识。单标识深造（Single Label Learning），实为设锻炼集内所有举例来说都是用第一种方式为标识。多标识深造（Multiple Label Learning），必需锻炼举例来说用第二种方式为标识，所以多标识深造可以执行的举例来说同属多个各种类型的多义性情况。但总而言之，无论是单标识深造还是多标识深造，都只在问一个最只不过的关键问题——哪些标识可以详实描述具体情况事例？但却都没有反之亦然问另内外极为深层的关键问题——每个标识如何详实描述该举例来说？或每个标识对该举例来说的相比极其层面某种程度如何？对于只不过里面的许多关键问题，各有不同标识的极其重要某种程度往往不明确。

例如，一幅自然情节布像被标明了地平线、出水、森林和云等多个标识，而这些标识具体情况详实描述该布像的某种程度却并不相同。

再例如，在人脸孔心灵分析里面，人的面部眼神常常是多种为基础心灵，例如无忧无虑、悲伤、吃惊、愤怒、惧怕、焦虑等为基础感情。而这些为基础心灵无论如何会在具体情况的眼神里面表达显露来显露各有不同强劲度。从而再现纷繁有用的心灵。相同的案例还有很多。

一般情况，一旦一个事例与多个标识同时系统性，这些标识对该事例不无论如何会刚好都一样极其重要，无论如何会有层次后曾之分。

对于相同上述案例的套用，有一种很自然的法则。对于一个举例来说x，将实数 d_xy（如布）突显每一个无论如何的标识，y 详实描述 x 的某种程度。这就是一个标识栖息于。

然而实践里面，一般标明都是以 0、1 逻辑学记号数据集去标明。其表达显露来是或否的逻辑学关联，所以对一个举例来说而言，所有标识逻辑学取值，构形同的逻辑学向量被被称作逻辑学标识。例如少用的 one-hot 向量，这也是对关键问题的简立体化方式为之一。

尽管如此，数据集里面的委派资讯，只不过上是遵循某种标识栖息于的。例如鹭是有翅膀的，所以飞龙。那或许它无论如何无论如何会被标明为 bird 或 airplane，而不毕竟无论如何被标明为 frog。所以对于两者而言，对鹭布片的详实描述某种程度是不一样的。

但是现有的兼职就是必需从逻辑学标识（例如 one-hot），转立体化为置信度、详实描述度关键问题。这个操作过程就同属标识强化劲操作过程，与此相反，标识强化劲就是将锻炼样本里面的原始逻辑学标识转立体化为标识栖息于的操作过程。

对于举例来说仰赖的浅蓝标识深造而言，如何详实描述浅蓝标识可数里面，成分之间的关联？其实就是借助标识栖息于，通过标识强化劲的法则，恢复原其里面潜在的标识栖息于。还是再一的案例，对于十进制 1，它的候选可数无论如何是 3 或 6，但这两者里面，是3对1的详实描述度较低？还是 6 对 1 的详实描述度较低？1 对 3 和 1 对 6 哪个系统性度极为较低？对军用飞机而言，是不是是鹭标识对军用飞机的详实描述度极为较低，还是油罐车的详实描述度极为较低？军用飞机跟鹭极为系统性，还是跟油罐车极为系统性？

例如以上这类资讯的发掘显露来，必需借助标识强化劲，强化劲逻辑学标识的详实描述度和系统性性，这就是标识栖息于。

2 浅蓝标识深造资讯系统设计系统性兼职

浅蓝标识演算法从直觉上来说，可以把不适当的标识找显露来，深造、使用演算法时将其除去，这个操作过程被被称作消歧。

对于消歧的战略，总称两种，一是基于辨识的消歧，二是最低消歧。

原先大多数演算法，都通过混合广泛应用使用工具深造系统设计与浅蓝标识数据集相匹配，完形同深造任务。例如观察每个都是标识锻炼举例来说的有不毕竟可能，并不一定在其候选标识集上，而不是未知的 ground -truth 标识。K 在在系统设计也可以解决浅蓝标识关键问题，其通过在相近举例来说的候选标识里面投票来确切不可见举例来说的各种类型。

对于仅有边界线的系统设计，通过分辨后验标识和非后验标识的仿真转换成，并不一定了浅蓝标识举例来说的取值及候选标识的置信度。传统观念工具深造演算法里面也有标识强化劲系统设计套用。每个浅蓝标识的锻炼举例来说的取值，以及后验标识的置信度，在每轮强化劲后都无论如何会极为新。

每一次简介尺度深造法则在浅蓝标识资讯系统设计里面的套用。

这篇文章正式开启了尺度深造在浅蓝标识资讯系统设计的套用。随后重庆大学的冯磊教授，设想了 RC、CC 这两种演算法。分别是几率明确和线性明确的法则。但是他们所设想的这些演算法，都是实为设浅蓝标识是随机降解，例如 RC 和 CC，都是实为设降解 uniform 的操作过程，最终的演算法也是基于解析显露来的。

PRODEN 演算法在检验时，除了真正标识，其他每个浅蓝标识都突显一个吉布斯可能性 p，对于非真正标识，也有一定的可能性被旋转形同真正标识。

3 本次学术研究的新法则

每一次简介我们的演算法，整个演算法流程十分有用。下布基本立体化的表达显露来之一。

此表是演算法三维结构布，便于极为好的理解整个演算法流程。三维总称上、下两层。中下层是基本功能性网络服务。再一必需请注意至少显露的标识栖息于，去委派中下层网络服务，下面网络服务是线性，也就是目的网络服务。

例如，一张布片，首先无论如何会进入 low level 层，推算标识栖息于。其里面必需请注意很多资讯，例如被抽引的构造、邻接矩阵等。benchmark 数据集集内是没有这个邻接矩阵的，所以必需首先要抽引构造。因为 cifar10 是原始布像数据集，反之亦然好好仿真，就是邻接矩阵反之亦然降解的话，肯定是不准确的。

例如，卷积人脑服务特性为什么这么好，因为确有一定的频率标量。那么对于 cifar10，就必需好好构造抽引，然后用 resnet32 网络服务收引，抽引显露来后，借助编编解码器和编解码器，就是一个 VGAE 编编解码器。与直到现在的法则不一样的在于我们通过编编解码器实例立体化的 Dirichlet，从 Dirichlet 栖息于里面引到取值 D。我们普遍认为这就是一个标识栖息于。

中下层的网络服务也所想，例如 high level，可以选用 MLP、感知机，作为交联然后转换成，事实最终的结果。上面强化劲显露来的 Label Distribution 标识栖息于，就主要用途中下层网络服务的委派资讯，使最终事实的结果极为好。

中下层网络服务，可以普遍认为是大大发掘显露来潜在标识栖息于的操作过程。

以上所设想的演算法是端到端的深造操作过程。

三维锻炼总称几个先决条件：

第一先决条件，是三维的预热先决条件，在说明要抽引构造，此前就必需预热一下。这时用的是 minimal loss。直觉上讲到受损失变量取值最小的标识，无论如何就是真正标识。对于抽引显露来的构造，用 KNN 好好邻接矩阵。K 的取值是超参。

第二先决条件，是标识强化劲的先决条件。VALEN 演算法在标语强化劲先决条件，目的是推算显露已知逻辑学标识邻接矩阵构造的必需后验— p(D)。但是如果想反之亦然精确测算p(D)是不毕竟只不过的，所以此时必需请注意一些较低难度。例如我们用 q(D) 去至少 p(D)， q(D) 是用 Dirichlet 作为仿真。

对于前面三维编编解码器转换成的 %u3B1，就作为 Dirichlet 的实例。时域后，依循显露来的就是必需的标识栖息于。

为了极为好交联拓扑关联，可以选用布卷积人脑服务。

此表是随机性变分推算较低难度，具体情况的可以参考我们论文的说明材料。与论文混合紧紧，明了详实的解析操作过程。

在本文就不展开简介了，但也是从那边推算演立体化悄悄的。

除此都是，对于标识栖息于 D，则必需给其以致于限制必需。对于此表的网络服务转换成，可以普遍认为是一种置信度。上文的检验（例如 PRODEN），也其所证明了网络服务转换成对真正标识的置信度无论如何是仅有。所以强化劲后的标识栖息于，不能距离置信度毕竟远。与此相反，不能浅蓝离置信度。

同时，对于浅蓝标识候选可数都是的标识，我普遍认为其置信度为零。这是一个相对直觉的实为设。例如上文说明的，鹭与军用飞机系统性性相相对强劲。在标明的时候，无论如何就只标明为军用飞机和鹭，对于其他（例如 frog）各种类型的置信度就为零。因为这些各种类型系统性度毕竟较低。

再一，无论如何会简介为什么选用赛达栖息于。

因为狄利栖息于从直觉上来看，栖息于时域拿到的取值与标识栖息于的取值很相近。其只不过必需也是一样的。因为标识栖息于的促请之一就是 ∑ 为 1，通过赛达时域事实的取值就是相同的基本。其次，赛达栖息于同属各种类型栖息于，各种类型栖息于可以作为真正标识栖息于。所以可以选用 Dirichlet 栖息于表示，去发掘显露来潜在的标识栖息于。

再一在三维的锻炼先决条件，下布为受损失变量，我们选用的是交叉熵 log 取值，再以致于取值。这个取值就是标识栖息于，通过以上变量大大锻炼，事实好的特性。

4 检验结果

检验都是，首先是对于数据集集关键问题，如何降解举例来说仰赖型的浅蓝标识数据集？其实就是用干净的标识去锻炼网络服务，对于网络服务转换成的取值，每一个转换成的取值我们普遍认为就是这个举例来说在这个标识上的置信度，每个标识互换的置信度与除了真正标识内外仅有的置信度近似值，再用大都是的式子规画一下，那么就可以事实每个标识被旋转显露来的可能性。即 one-hot 里面的 0 的标识有一定几率被旋转形同为 1。这样就可以事实举例来说仰赖的浅蓝标识数据集集了。

其便是的思维是把人脑服务看形同一个打分者，例如我在这个标识上恐怕的可能性是多少？它就有其所的无论如何被旋转悄悄变为 1。Benchmark datasets 和 UCI datasets 都是经过上述步骤降解。

对于真正情节下的浅蓝标识数据集，是来自各方各面的资讯系统设计，有人脸孔、目的检测、甚至还有音频方面、都有涉及到。

对于下布的 BirdSong、Soccer Player、Yahoo news，这三个数据集的标识锻炼集的个数是巨量的。

在举例来说仰赖型的数据集集上，我们的法则比其他几个尺度的法则都要较低很多。在 uniform 数据集。

对于随机抽引一些随机降解的浅蓝标识操作过程里面，我们的法则也是欧拉的，均取值基本上都是最较低的（除了在 MNIST 上）。

MNIST 数据集集稍有点突飞猛进，和 UCI 数据集集一样。

对比于传统观念法则，因为大数据集集的布像数据集维度很小。所以传统观念法则十分毕竟符合。但对于小数据集，我们也将传统观念数据集缩减回头了，传统观念法则在小数据集集上事实的特性也是较好的。一些传统观念法则的展示显露也是较好的，如下布。在真正情节下，一些传统观念法则执行小数据集级事实的特性明显相对于我们的演算法。

上文设想的演算法无论如何极为适当执行大规模数据集集，但是我们演算法与尺度法则相比，还是相对于尺度法则。

5 总结

我们最主要的重大贡献，在于首次设想举例来说仰赖的浅蓝标识的深造软件系统。

关键较低难度，就是总称两个网络服务，一个是基本功能网络服务，另一个是主要的目的网络服务。基本功能网络服务通过迭代的方式为，去恢复原潜在的标识栖息于。然后借助这个标识栖息于，在每个先决条件锻炼预测三维。对于愿景的兼职，我们无论如何会去继续阐明其他极为好的法则去深造举例来说仰赖的浅蓝标识深造。

此表是我们检验室简介，感兴趣的密友喜爱加入我们。

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