Sen(Qian)’s Memo

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。

abs-puを開発。これはnnPUの式のmaxを絶対値に。 全体的な流れは、N in U in train, N in testが同分布という仮定。 まずはtrain同士でPU learningして、そこからp(y=-1|x)から比率で変換して、うまくUからN in Uを抽出する。 そして、test domainにあるデータとNUかPNU Learningする。