简介: 这是一篇19年CVPR的跨域无监督Re-ID论文,在Market1501和DukeMTMC-reID上分别达到了67.7%和67.1%的rank-1精度,算是一篇将准确度刷得比较高的论文了,在这篇论文中主要是偏重了loss函数的设计而非网络结构,所以理解起来还是有一定难度的,下面就来一探它的奥秘. 主要工作: 在对无标注的目标域数据打伪标签时不适用onehot这样的硬值,而是将目标域无标签人物身份表示为与一组额外数据集中已知标签人物的相似度(软多标签),这篇论文将额外数据集(类似源域的概…

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华 简单介绍 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲 相关定义:学习任务,三种策略 评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标 学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4…

传统分类问题,即多类分类问题是,假设每个示例仅具有单个标记,且所有样本的标签类别数|L|大于1,然而,在很多现实世界的应用中,往往存在单个示例同时具有多重标记的情况. 而在多分类问题中,每个样本所含标签是类别集合的非空子集,近年来,在机器学习和数据挖掘等相关领域,多类分类问题得到广泛研究.其原因主要有:1. 应用领域非常广泛.如,多媒体信息检索,推荐,查询分类,医疗诊断等.2. 一些挑战性的研究问题涉及到多类分类问题.例如,处理能从大量类别中,处理稀少类别并且发现之间的关系等. 目前,对多标记分…

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习…

A Summary of Multi-task Learning author by Yubo Feng. Intro In this paper[0], the introduction of multi-task learning through the data hungry, the most common problem of Deep Learning[1]. Basic assumption: tasks are related. MTL mimic human learning…

原文地址:http://www.demnag.com/b/java-machine-learning-tools-libraries-cm570/?ref=dzone This is a list of 25 Java Machine learning tools & libraries. Weka has a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. The algorithms can either be…

目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set 03 Transforming Samples from Similar Data Sets Discussion and Summary 原文链接:小样本学习与智能前沿 上一篇:A Survey on Few-Shot Learning | Intro…

Predictive learning vs. representation learning  预测学习 与 表示学习 When you take a machine learning class, there's a good chance it's divided into a unit on supervised learning and a unit on unsupervised learning. We certainly care about this distinction f…

1. Active Query Driven by Uncertainty and Diversity for Incremental Multi-Label Learning The key task in active learning is to design a selection criterion such that queried labels can improve the classification model most. many active selection crit…

 ICIC Express Letters                  ICIC International ⓒ2010 ISSN 1881-803X Volume4, Number5, October 2010                                                pp.1–6   A Novel Multi-label Classification Based on PCA and ML-KNN Di Wu, Dapeng Zhang, Fe…