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本文提出一种鲁棒低秩近似算法(ROLA)来学习标注者之间潜在的相似性,进而解决标注数据集中的噪声。ROLA通过构造一个低秩矩阵模型,来捕获标签中的潜在相关信息,与问题的潜在特征向量。实验结果表明,ROLA在四个数据集上的准确率最高。并且与现有算法相比,在优化时间上也存在相应优势。
基于矩阵填充的众包学习模型研究
【摘 要】
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本文提出一种鲁棒低秩近似算法(ROLA)来学习标注者之间潜在的相似性,进而解决标注数据集中的噪声。ROLA通过构造一个低秩矩阵模型,来捕获标签中的潜在相关信息,与问题的潜在特征向量。实验结果表明,ROLA在四个数据集上的准确率最高。并且与现有算法相比,在优化时间上也存在相应优势。
【出 处】
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软件
【发表日期】
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2019年04期
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