结合集成学习与迁移学习的标签比例学习方法

Label proportion learning method combining integrated learning and transfer learning
罗旭斌a
刘波b
广东工业大学 a. 计算机学院; b. 自动化学院, 广州 510000

摘要

标签比例学习(LLP)是一种将实例放入包中的机器学习方法,它只提供包中的实例信息和标签比例信息,而不提供标签信息。针对多个相关任务的LLP问题,提出了一种基于迁移学习的标签比例集成学习模型,简称AT-LLP,该模型通过在任务之间构建共享参数来连接相关任务,将源任务中学习到的知识迁移到目标任务中,从而提高目标任务的学习效率。同时该算法引入了集成学习算法,在分类器多轮迭代的学习过程中,不断调整训练集的权重系数,进一步将弱分类器训练为强分类器。实验表明,所提AT-LLP模型比现有LLP方法具有更好的性能。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0481
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1422-1427
文章编号: 1001-3695(2023)05-021-1422-06

发布历史

[2023-01-13] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版

引用本文

罗旭斌, 刘波. 结合集成学习与迁移学习的标签比例学习方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1422-1427. (Luo Xubin, Liu Bo. Label proportion learning method combining integrated learning and transfer learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1422-1427. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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