追求人类标注：无监督学习的新视角
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。HUME 是一个简单的模型无关框架，用于推断给定数据集的人类标签，无需任何外部监督。通过利用人类标签定义的类别在表示空间上是线性可分的洞察，HUME 指导数据集的所有可能标签的搜索，以发现潜在的人类标签。尽管其简单性，HUME 在多个基准图像分类数据集上优于监督线性分类器，包括大规模的 ImageNet-1000 数据集，为无监督学习提供了一种基本新的视角。
该文介绍了一种新的无监督学习框架，能够从高维数据中学习有意义的表示，适用于生物视觉、神经记录和基因表达数据。该模型能更好地学习到有意义的表示，开辟了新的基准，是无监督学习方法的一步。
