論文の概要: A Survey on Incomplete Multi-label Learning: Recent Advances and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06119v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 09:11:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:37:02.481992
- Title: A Survey on Incomplete Multi-label Learning: Recent Advances and Future Trends
- Title(参考訳): 不完全多言語学習に関する調査研究 : 最近の進歩と今後の展望
- Authors: Xiang Li, Jiexi Liu, Xinrui Wang, Songcan Chen,
- Abstract要約: InMLLは不完全なラベル付きデータから学習することを目指している。
我々は、データ指向およびアルゴリズム指向の観点から、InMLLの分類を作成する。
各種領域におけるInMLLの実応用について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.344109666530123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In reality, data often exhibit associations with multiple labels, making multi-label learning (MLL) become a prominent research topic. The last two decades have witnessed the success of MLL, which is indispensable from complete and accurate supervised information. However, obtaining such information in practice is always laborious and sometimes even impossible. To circumvent this dilemma, incomplete multi-label learning (InMLL) has emerged, aiming to learn from incomplete labeled data. To date, enormous InMLL works have been proposed to narrow the performance gap with complete MLL, whereas a systematic review for InMLL is still absent. In this paper, we not only attempt to fill the lacuna but also strive to pave the way for innovative research. Specifically, we retrospect the origin of InMLL, analyze the challenges of InMLL, and make a taxonomy of InMLL from the data-oriented and algorithm-oriented perspectives, respectively. Besides, we also present real applications of InMLL in various domains. More importantly, we highlight several potential future trends, including four open problems that are more in line with practice and three under-explored/unexplored techniques in addressing the challenges of InMLL, which may shed new light on developing novel research directions in the field of InMLL.
- Abstract(参考訳): 実際、データは複数のラベルとの関連を示すことが多く、マルチラベル学習(MLL)が顕著な研究トピックとなっている。
過去20年にわたって、完全かつ正確な監視情報から欠かせないMLLの成功を目撃してきた。
しかし、そのような情報を実際に入手することは常に困難であり、時には不可能である。
このジレンマを回避するために、不完全多ラベル学習(InMLL)が出現し、不完全ラベル付きデータから学習することを目指している。
現在まで、InMLLの体系的なレビューは行われていないが、完全なMLLでパフォーマンスギャップを狭めるための膨大なInMLL作業が提案されている。
本稿では, 漆を埋めるだけでなく, 革新的な研究の道を切り拓こうとしている。
具体的には、InMLLの起源を振り返り、InMLLの課題を分析し、それぞれデータ指向とアルゴリズム指向の観点からInMLLの分類を作成する。
また,様々な領域におけるInMLLの実際の応用について述べる。
さらに,InMLLの分野における新たな研究方向の展開に新たな光を当てる可能性がある,InMLLの課題に対処する上で,実践とより整合した4つのオープンな問題と,未調査の3つのテクニックを取り上げる。
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