【摘 要】
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近年来众包学习在机器学习和计算机视觉方面备受关注,但是存在不可靠标注者导致标注标签包含大量噪声。本文提出一种低秩矩阵填充算法(LRMC)来捕获标注者之间潜在相关性,并去
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近年来众包学习在机器学习和计算机视觉方面备受关注,但是存在不可靠标注者导致标注标签包含大量噪声。本文提出一种低秩矩阵填充算法(LRMC)来捕获标注者之间潜在相关性,并去除存在于识别标注之间的特定噪声。LRMC通过标签的低秩结构来利用存在于标签中潜在的相关信息,其中还可以获得标注者与问题的潜在的特征向量。实验结果表明,LRMC不但提高了众包学习的标注精度,并且与现有算法相比,在优化时间上也存在相应优势。
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