Sen(Qian)’s Memo
This website is Donglin Qian (Torin Sen)’s memo, especially about machine learning papers and competitive programming.
Importance Weighting
2024-09-16
2021-TKDE-[LIISP]Learning From Incomplete and Inaccurate Supervision
1. PU Learningをまずする 2. Pseudo Labelをつけてみる。その中でおかしいものを是正したい。 3. 是正の手段の1つとして、Bregman Divergenceを尺度として経験分布の密度比と予測したいものの密度比を最小化する。この時の式は文献[44]にあるものを使う。 4. 推定した密度比をもちいて、Pseudo Labelの損失を補正しそれに普通のPUの損失を加えて再度本番の学習させる。