論文の概要: Incomplete Multi-View Weak-Label Learning with Noisy Features and Imbalanced Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01079v5
• Date: Tue, 29 Aug 2023 08:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 19:27:50.799417
• Title: Incomplete Multi-View Weak-Label Learning with Noisy Features and Imbalanced Labels
• Title（参考訳）: 雑音特徴と不均衡ラベルを持つ不完全多視点弱ラベル学習
• Authors: Zhiwei Li, Zijian Yang, Lu Sun, Mineichi Kudo, Kego Kimura
• Abstract要約: マルチビュー学習の限界を克服する新しい手法を提案する。 不完全ビューと弱いラベルを適応重み付き低次元部分空間に埋め込む。 ノイズの多いビューを検出するために埋め込みの視点的重要性を適応的に学習し、焦点損失によるラベルの不均衡問題を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.800187500079582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A variety of modern applications exhibit multi-view multi-label learning, where each sample has multi-view features, and multiple labels are correlated via common views. Current methods usually fail to directly deal with the setting where only a subset of features and labels are observed for each sample, and ignore the presence of noisy views and imbalanced labels in real-world problems. In this paper, we propose a novel method to overcome the limitations. It jointly embeds incomplete views and weak labels into a low-dimensional subspace with adaptive weights, and facilitates the difference between embedding weight matrices via auto-weighted Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC) to reduce the redundancy. Moreover, it adaptively learns view-wise importance for embedding to detect noisy views, and mitigates the label imbalance problem by focal loss. Experimental results on four real-world multi-view multi-label datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 様々な現代的なアプリケーションがマルチビューのマルチラベル学習を示しており、各サンプルにはマルチビュー機能があり、複数のラベルは共通のビューで関連付けられている。 現在のメソッドは、通常、各サンプルに対して機能とラベルのサブセットのみが観察される設定を直接処理せず、現実世界の問題におけるノイズの多いビューと不均衡なラベルの存在を無視する。 本稿では,その限界を克服する新しい手法を提案する。 適応ウェイトを持つ低次元部分空間に不完全ビューと弱ラベルを共同で埋め込み、自己重み付けヒルベルト・シュミット独立基準(hsic)を介して重み行列を埋め込み、冗長性を低減する。 さらに、ノイズの多いビューを検出するために埋め込みにおける視点的重要性を適応的に学習し、焦点損失によるラベルの不均衡問題を緩和する。 4つの実世界のマルチビューマルチラベルデータセットの実験結果は,提案手法の有効性を示している。

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