噪声标签建模

重新审视部分多标签学习在高秩性质下的稀疏性约束

Revisiting Sparsity Constraint Under High-Rank Property in Partial Multi-Label Learning

对做多标签视觉识别（如多物体图像标注）的研究者，这篇论文给出了一个可复用的思路：用噪声标签矩阵的稀疏性去诱导预测标签矩阵的高秩性，从而绕开传统低秩假设与稀疏假设相互冲突的问题，可直接嵌入多标签分类或弱监督标注清洗流程。