ICLR 2022最佳论文解读

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今天给大家介绍ICLR 2022最佳论文PICO: CONTRASTIVE LABEL DISAMBIGUATION FOR PARTIAL LABEL LEARNING，这篇文章解决的是Partial Label Learning（PLL）问题，即训练数据中一个图像不是一个确定的label，而是一组可能的label集合，需要预测出每个样本的真实label。

下载地址：https://openreview.net/pdf?id=EhYjZy6e1gJ

1. 什么是Partial label learning (PLL)

有监督学习是最常见的一种机器学习问题，给定一个输入样本，预测该样本的label是什么。Partial Label Learning（PLL）问题也是预测一个样本对应的label，但是和有监督学习问题的差异是，PLL问题的训练数据中，一个输入样本对应多个候选label，真正的label是候选label中的一个。

为什么会有PLL这样的问题呢？因为在现实问题中，label来自于人工标注，而有的样本人工标注比较困难，只标注一个label会造成噪声较大的问题。例如下面的例子中，比较难区分这张狗对应的类别是哈士奇、雪橇犬还是萨摩耶，强行让人工标注成一个确定的label容易在数据中引入噪声。PLL放宽了这种限制&#x