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利用共轭标签信息进行多实例部分标签学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于对抗性学习与动态图的补充分类器方法，用于消除部分标签学习中假阳性标签的影响，并充分调查了补充标签集的有效性。实验表明，该方法在4个受控UCI数据集和6个真实世界数据集上具有优越性，并揭示了补充学习在部分标签学习中的实用性。
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关键要点
- 提出了一种基于对抗性学习与动态图的补充分类器方法。
- 该方法旨在消除部分标签学习中假阳性标签的影响。
- 充分调查了补充标签集的有效性。
- 实验结果表明，该方法在4个受控UCI数据集和6个真实世界数据集上表现优越。
- 揭示了补充学习在部分标签学习中的实用性。
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