【摘 要】
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正样本-无标签样本学习(Positive-Unlabelled Learning,简称PU Learning).相对于标准的正样本-负样本学习(Positive-Negative Learning,简称PN Learning),其是一种仅使用少量
【机 构】
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广东工业大学,广东广州,510006
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正样本-无标签样本学习(Positive-Unlabelled Learning,简称PU Learning).相对于标准的正样本-负样本学习(Positive-Negative Learning,简称PN Learning),其是一种仅使用少量正样本和大量无标签样本训练二类分类器的方法.以往工作通常使用一种无偏估计的方法,使用正样本和无标签样本估计PN Learning损失,并建立深度神经网络模型.但是,这种估计方法依赖正样本的数量,当正样本数量较少时,学习算法会发生严重的过拟合.
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