半监督子空间协作PML

多标签学习高效

一种基于半监督子空间协作的部分多标签学习框架,通过共享标签嵌入联合特征与标签空间,能同时处理错误标注与完全未标注数据。

Tan, Anhui · Wu, Wei Zhi

Knowledge-Based Systems 2024

技术优势

联手建模

特征空间与标签空间通过共享标签基子空间链接,能够利用未标注数据的判别信息。

共享子空间降维

通过最小化重构损失并最大化与特征空间的相关性,捕获两个空间共享的潜在模式。

同时处理脏标注

子空间能够同时处理错误标注的数据点和完全未标注的数据点。

流形辅助学习

特征流形和标签流形为框架构建提供辅助信息,增强几何一致性。

应用场景