本文介绍了一种新的二元分类设置——成对比较分类(Pcomp)分类,其中仅有一对未标记数据。文章推导出了一个带有理论保证的无偏风险估计器(URE),并使用校正函数进一步改进了URE。同时,将Pcomp分类联系到噪声标签学习,发展了一种逐步URE并通过施加一致性正则化来改进它。实验证明了该方法的有效性,表明Pcomp除了成对标签之外,还是一种有价值且实用的成对监督类型。
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