通过信念传播引导超级学习者的标签比例学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过学习标签比例 (LLP)，我们提出了一种新的算法框架，其中迭代地执行伪标签和嵌入改进两个主要步骤，利用 Gibbs 分布和 Belief Propagation，在不牺牲计算效率的情况下，取得了标签比例学习问题上的显著改进。
本文介绍了一种使用深度神经网络和新正则化层 Batch Averager 的方法，将有标注数据的深度神经网络转换为无标注学习的方法。作者通过 Twitter 用户的 tweets 和个人资料图片，预测 Twitter 用户的性别和种族 / 民族信息，并发现深度 LLP 方法在文本和图片分类方面均优于基线方法，并且协同训练算法可以将文本和图片分类的绝对 F1 值分别提高 4％和 8％。最后，采用文本和图片分类器的集合进一步平均提高了绝对 F1 值 4％。
