多標(biāo)記學(xué)習(xí)處理的是單個(gè)樣本可以同時(shí)擁有多個(gè)相關(guān)標(biāo)記的任務(wù)。以往的多標(biāo)記工作要求使用耗費(fèi)高昂且不易獲取的真實(shí)標(biāo)記。相比之下,通過將任務(wù)分配給多個(gè)易于訪問但可能犯錯(cuò)的非專家,眾包提供了一種新的標(biāo)記收集方式。本文考慮眾包環(huán)境下的多標(biāo)記學(xué)習(xí),從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究:1.標(biāo)記關(guān)系及標(biāo)注者能力建模的多標(biāo)記眾包學(xué)習(xí)。眾包標(biāo)注一方面存在錯(cuò)誤,另一方面其數(shù)量和質(zhì)量的變化也敏感地影響標(biāo)記關(guān)系的估計(jì)。本文提出基于概率圖模型的方法NAM,模擬標(biāo)注者在各個(gè)標(biāo)記上的準(zhǔn)確率并使用鄰域樣本的局部標(biāo)記關(guān)系�；谙嗨茦颖镜臉�(biāo)注也應(yīng)該相似,我們利用樣本特征空間的信息增強(qiáng)標(biāo)記關(guān)系的估計(jì),使用鄰域樣本標(biāo)注的局部影響�？紤]到實(shí)際應(yīng)用中標(biāo)注預(yù)算通常有限,本文還將NAM擴(kuò)展到主動(dòng)眾包學(xué)習(xí),降低標(biāo)注成本。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。2.標(biāo)記關(guān)系及標(biāo)注者特殊行為建模的多標(biāo)記眾包學(xué)習(xí)。由于涉及多個(gè)標(biāo)記,標(biāo)注復(fù)雜度和難度的增加會(huì)對(duì)標(biāo)注者的行為產(chǎn)生不同于其在單標(biāo)記任務(wù)上的影響。本文注意到標(biāo)注者“省力”的行為方式,即相比于仔細(xì)檢查所有標(biāo)記并認(rèn)真標(biāo)注,標(biāo)注者傾向于快速地標(biāo)出他們認(rèn)為最相關(guān)的少數(shù)幾個(gè)標(biāo)記。本文提出RAM方法,從標(biāo)記相關(guān)程度考慮,將標(biāo)注者能力定義為區(qū)分兩兩標(biāo)記相關(guān)性的準(zhǔn)確率,同時(shí)刻畫標(biāo)注者的行為和標(biāo)記對(duì)的關(guān)系。我們也將RAM擴(kuò)展到主動(dòng)眾包學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。3.不完整標(biāo)注的快速多標(biāo)記眾包學(xué)習(xí)。由于完整的多標(biāo)記標(biāo)注不僅標(biāo)注負(fù)擔(dān)很重,還可能對(duì)標(biāo)注者行為及其標(biāo)注結(jié)果產(chǎn)生不可控影響,本文考慮從對(duì)標(biāo)注者要求更低的數(shù)據(jù)形式中進(jìn)行學(xué)習(xí),僅要求樣本的“部分”標(biāo)注。本文提出CRIA方法,考慮到標(biāo)注者可靠的情況下,所有標(biāo)注者在所有樣本和標(biāo)記上的標(biāo)注應(yīng)該存在全局的低秩結(jié)構(gòu)關(guān)系,首先使用高效地低秩張量?jī)?yōu)化方法補(bǔ)全缺失的標(biāo)注,然后在完整的標(biāo)注上做融合。CRIA在學(xué)習(xí)效果和計(jì)算效率方面均遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于以往的工作。我們也將CRIA擴(kuò)展到主動(dòng)眾包學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。4.多標(biāo)記眾包的不良標(biāo)注者檢測(cè)。多標(biāo)記任務(wù)上垃圾標(biāo)注者和惡意標(biāo)注者不僅會(huì)造成很大的資源浪費(fèi),還會(huì)破壞整體的標(biāo)注質(zhì)量。本文提出WorkerAna方法檢測(cè)這些不好的標(biāo)注者。在缺少標(biāo)注者特征信息和僅有少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下,基于好的標(biāo)注者、惡意標(biāo)注者之間存在二聚類結(jié)構(gòu),而垃圾標(biāo)注者類似異常點(diǎn)的想法,我們學(xué)習(xí)標(biāo)注者的隱空間表示并分析標(biāo)注者的類型。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。本文還將WorkerAna方法擴(kuò)展到部分視圖聚類的情況,以處理多視圖數(shù)據(jù)中視圖存在缺失的情況。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP181
【部分圖文】：

現(xiàn)也為實(shí)際應(yīng)用提供了方便的數(shù)據(jù)收集平臺(tái)。??考慮到本文的工作集中在機(jī)器學(xué)習(xí)中利用眾包收集標(biāo)記信息，本節(jié)接下來??主要介紹標(biāo)記收集學(xué)習(xí)方面的工作。圖１．１展示了通過眾包收集標(biāo)注的過程，??其中涉及到標(biāo)注者，標(biāo)注的收集過程，以及學(xué)習(xí)器從標(biāo)注中學(xué)習(xí)。??作為一種新的標(biāo)記獲取方式，眾包的優(yōu)勢(shì)在于快速、靈活，但由于標(biāo)注者??并非確定的專家，眾包收集的數(shù)據(jù)一方面可能存在錯(cuò)誤，如何從有錯(cuò)誤的標(biāo)注??中估計(jì)更高質(zhì)量的標(biāo)記吸引了大量的研宄關(guān)注；另一方面，由于數(shù)據(jù)的收集涉??及到成本，并且不同的標(biāo)注者的標(biāo)注質(zhì)量不同，如何以最優(yōu)的方式分配標(biāo)注任??務(wù)，以最少的花費(fèi)收集到最優(yōu)的數(shù)據(jù)也是眾包學(xué)習(xí)關(guān)注的重點(diǎn)；此外，由于參??與標(biāo)注的眾人對(duì)標(biāo)注的結(jié)果、質(zhì)量有很大的影響，因此對(duì)標(biāo)注者行為的理解和??分析也是眾包的重要研宄方向。接下來

眾包學(xué)習(xí)框架ＤＳ［３０］，然后將其擴(kuò)展到多標(biāo)記Ｎ題上，使用特征空間中鄰近樣??本的局部標(biāo)注信息以估計(jì)更準(zhǔn)確的標(biāo)記關(guān)系。??圖２．１（ａ）以標(biāo)記／為例，展示了經(jīng)典的單標(biāo)記眾包概率圖模型�；诒姲�??標(biāo)注結(jié)果同時(shí)依賴于樣本及其隱含的真實(shí)標(biāo)記，用Ｒｐ，．（０）表示模型的參數(shù)及其??先驗(yàn)，則丨％，＜｝的聯(lián)合概率分布可以表示為：??＝］￣［?ｐｉｚ＾Ｘｉ，?９）?］￣］?ｐ（ｙｊ７｜ｚ｜，?Ｘ，－，?ｅ）ｐｒ｛ｅ）．?（２．１）??ｉ?ｊ￡Ｍ［??這里可以將第一項(xiàng)看作對(duì)真實(shí)標(biāo)記乂做預(yù)測(cè)的分類器。第二項(xiàng)??Ｐ（ｙ？，的刻畫／標(biāo)注者對(duì)樣本Ｘ，的標(biāo)注過程，其標(biāo)注結(jié)果?＜?與Ｘ，及其??真實(shí)標(biāo)記Ｚ丨相關(guān)。未知的真實(shí)標(biāo)記＾丨為模型的隱變量。通過在第二項(xiàng)中定義??一個(gè)或多個(gè)變量刻畫標(biāo)注者的標(biāo)注能力，此投型被廣泛的用ｒ？眾包＇７：４，例如??［８０，?１７８］使用準(zhǔn)確率（ａｃｃｕｒａｃｙ）定義標(biāo)注者標(biāo)注能力，丨３０，?１２８，?Ｍ３，?２１２］使川Ｍ??石角率（ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）

在上面的實(shí)驗(yàn)中，我們對(duì)ＮＡＭ使用了固定參數(shù)。本節(jié)討論ＮＡＭ中參數(shù)??Ｊ和近鄰個(gè)數(shù)Ａ的影響。我們測(cè)試了／ｔ?ｅ?｛１〇－５，１０－＇４，…，１０２｝，?／：ｅ｛０，５，９，１３｝，在??圖２．２中展示了?ＮＡＭ方法在參數(shù)變化情況下的學(xué)習(xí)效果�？紤]標(biāo)注者數(shù)目的影??響
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本文編號(hào)：2863994