【摘 要】
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针对半监督学习中未标记示例导致性能下降的问题,提出一种新的协同训练算法LDL-tri-training.首先通过最小显著性差异(LSD)假设检验方法使得3个成员分类器两两之间具有显著性
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南大学金融与统计学院,
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针对半监督学习中未标记示例导致性能下降的问题,提出一种新的协同训练算法LDL-tri-training.首先通过最小显著性差异(LSD)假设检验方法使得3个成员分类器两两之间具有显著性差异;然后采用D-S证据理论提高标注的稳定性;最后利用局部异常因子检测算法剔除误标记的噪声样本.实验表明,与其他方法相比,LDL-tri-training算法具有较高的分类精度和稳定性.
To solve the problem of unlabeled examples in semi-supervised learning, a new cooperative training algorithm, LDL-tri-training, is proposed. First, LSD hypothesis testing is used to make the three member classifiers And then the DS evidence theory is used to improve the stability of annotation.Finally, the local abnormal factor detection algorithm is used to remove mislabelled noise samples.Experiments show that the LDL-tri-training algorithm has a higher classification compared with other methods Accuracy and stability.
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