从有偏选择标签到伪标签：一种期望最大化学习框架应对有偏决策
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内容提要
本文探讨选择性标签下的算法辅助决策学习，提出数据增强方法以减轻选择性标签的偏误。研究介绍了伪标记在半监督医学图像分割中的应用，提出新方法以提高分类精度，并强调处理噪声标签的重要性。实验结果表明，所提算法在多种任务中表现优异，突显了在深度学习中应对标签偏见和不确定性的必要性。
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Q&A
选择性标签对算法辅助决策学习有什么影响？
选择性标签会导致部分盲目性和系统性歧视的问题，影响模型的可靠性。
伪标记在医学图像分割中的应用是什么？
伪标记被用于半监督医学图像分割，特别是在MRI脑肿瘤和CT肺血管分割任务中表现出色。
如何解决标签偏见问题？
提出了Decoupled Confident Learning (DeCoLe)方法，成功识别偏见标签并改善模型性能。
本文提出了哪些新方法来提高分类精度？
提出了SCOPE方法和自训练框架，旨在提高半监督学习的分类精度。
如何处理带有噪声标签的数据？
通过优化算法和适当的目标函数，结合两个期望最大化循环来处理带有噪声标签的数据。
选择性标记导致的检查现象是什么？
选择性标记会导致对某些子组的持续负面预测，称为检查现象，增加了检测的困难。
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