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学习补充标签的重访：一种通过负无标签学习的一致方法
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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
本文提出了一个使用无偏见的转移概率估计的框架，通过修改传统损失函数，扩展深度神经网络分类器，学习偏差的互补标签，以确保收敛于最优分类器。实验证明，该方法优于当前最先进的方法。
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关键要点
- 提出了一个使用无偏见的转移概率估计的框架。
- 该框架提供了修改传统损失函数的通用方法。
- 扩展了标准的深度神经网络分类器，使其能够学习偏差的互补标签。
- 确保使用互补标签学习的分类器收敛于使用真实标签学习的最优分类器。
- 综合实验表明，该方法优于当前最先进的方法。
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