作者：黎启祥; 肖燕珊; 郝志峰; 阮奕邦多示例学习抗噪声多任务学习关联性分类器
摘要：在多示例学习中,当训练样本数量不充足或者训练样本中存在噪声信息时,分类器的分类性能将降低.针对该问题,本文提出了一种基于抗噪声的多任务多示例学习算法.一方面,针对训练样本中可能存在的噪声问题,该算法赋予包中示例不同的权值,通过迭代更新权值来降低噪声数据对预测结果的影响.另一方面,针对训练样本数量不充足问题,该算法运用多任务学习策略,通过同时训练多个学习任务,利用任务间的关联性来提高各个分类任务的预测性能.实验结果证明,与现有的分类算法相比,该方法在相同的实验条件下具有更优秀的性能.
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