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在许多现实任务中,数据对象的标注过程成本很高,学习系统通常难以获得完全、具体、精确的强监督信息.近年来,面向监督信息不充分、不具体、不精确等场景的弱监督学习范式已成为机器学习的热点研究领域. SCIENCE CHINA Information Sciences组织出版"弱监督学习专题"(Special Focus on Weakly Supervised Learning),旨在报道弱监督学习算法与应用方面的前沿进展.