論文の概要: Robust Fuzzy Multi-view Learning under View Conflict

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24475v1
• Date: Sat, 23 May 2026 08:52:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.075964
• Title: Robust Fuzzy Multi-view Learning under View Conflict
• Title（参考訳）: ビューコンフリクト下におけるロバストファジィ多視点学習
• Authors: Siyuan Duan, Yuan Sun, Dezhong Peng, Yingke Chen, Xi Peng, Peng Hu,
• Abstract要約: 既存のTMVCメソッドは、トレーニングとテストの両方のフェーズにおいて、異なるビューに対して厳格なアライメントを前提としています。 この設定に対処するため、既存のTMVCメソッドには、不確実性を過小評価する、誤った判断をする、VCに過度に適合する、という3つの重要な制限がある。 本稿ではファジィ集合論に基づく新しいロバストファジィ多視点学習(R-FUML)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.785852124911095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trusted multi-view classification aims to deliver reliable fusion for accurate predictions and has recently attracted substantial attention in both academia and industry. However, existing TMVC methods typically assume strict alignment across different views during both training and testing phases, which is often impractical in real-world scenarios. This limitation motivates us to revisit TMVC and extend it to a more challenging setting: how to mitigate the impact of view conflict (VC) during both training and inference. To tackle this setting, existing TMVC methods suffer from three critical limitations: underestimated uncertainty, misleading decisions, and overfitting to VC. To address these issues, this paper proposes a novel Robust Fuzzy Multi-View Learning (R-FUML) framework grounded in Fuzzy Set Theory. Specifically, R-FUML models network outputs as fuzzy memberships to quantify category credibility and uses an entropy-based method for reliable multi-view fusion. To this end, we present a Robust Multi-view Fusion (RMF) strategy that accounts for both view-specific uncertainty and inter-view conflicts, thereby alleviating the adverse impacts of VC on decision-making. To identify and conquer VC during training, we further design a Robust Learning Against VC (RLVC) framework. RLVC isolates conflicting samples by leveraging neural networks' memory effects and then retrains the model by applying a penalty to these conflicting views. Extensive experiments across eight public datasets demonstrate that R-FUML consistently outperforms 15 state-of-the-art baselines in robustness and uncertainty estimation. The code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 信頼されたマルチビュー分類は、正確な予測のための信頼性のある融合を提供することを目的としており、近年、学術と産業の両方で大きな注目を集めている。 しかしながら、既存のTMVCメソッドは通常、トレーニングとテストフェーズの両方で異なるビューを厳格に整列させる。 この制限は、TMVCを再検討し、より困難な設定に拡張する動機となります。 この設定に対処するため、既存のTMVCメソッドには、不確実性を過小評価する、誤った判断をする、VCに過度に適合する、という3つの重要な制限がある。 本稿では,ファジィ集合論に基づく新しいロバストファジィ多視点学習(R-FUML)フレームワークを提案する。 具体的には、R-FUMLはネットワーク出力をファジィなメンバシップとしてモデル化し、カテゴリの信頼性を定量化し、エントロピーベースの手法を用いて信頼性の高いマルチビュー融合を行う。 この目的のために、ビュー固有の不確実性とビュー間の対立の両方を考慮に入れたロバスト・マルチビュー・フュージョン(RMF)戦略を提案し、それによってVCの意思決定に対する悪影響を軽減する。 トレーニング中にVCを特定して征服するために、私たちはさらに、RLVC(Robust Learning Against VC)フレームワークを設計します。 RLVCは、ニューラルネットワークのメモリ効果を利用して競合するサンプルを分離し、これらの矛盾するビューにペナルティを適用することでモデルを再訓練する。 8つの公開データセットにわたる大規模な実験により、R-FUMLは、ロバストネスと不確実性推定において15の最先端のベースラインを一貫して上回っていることが示された。 コードは受理時にリリースされます。

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