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2017级博士生李长春在机器学习领域顶级国际会议ICLR 2022发表论文

发布日期:2022-01-27 发布人: 点击量:

  International Conference on Learning Representations (ICLR 2022)将于2022年4月25日至29日线上举行。澳门永利最老登录入口博士生李长春等人的论文“Who Is Your Right Mixup Partner in Positive and Unlabeled Learning”被录用。论文的第一作者为欧阳继红教授指导的博士生李长春,其他作者包括李熙铭副教授,欧阳继红教授和重庆大学的冯磊教授。


  Mixup技术广泛适用于训练样本较少或监督信息不足场景,并在监督学习和半监督学习中展示了优越的性能。本文提出了一种适用于PU learning(Positive and Unlabeled learning)任务的mixup方法。本文基于“PU learning中分类决策面通常偏向于Positive类一侧”的现象,提出了“边缘伪负样本(marginal pseudo-negative instances)”的概念,这些样本很大概率上为正样本,却被标记为负的,从而导致PU learning的分类决策面偏离问题;据此,提出了面向PU learning的mixup技术的变体:mixup边缘伪负样本和分类决策面附近的正样本。多个数据集上的实验结果证明了本文提出的mixup方法的有效性。


  International Conference on Learning Representations (ICLR)会议是机器学习和深度学习领域的国际顶级会议。


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