ICML 2024 | GLWS: 一个通用高效的框架统一弱监督学习

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前言   近年来，机器学习在各个领域展现出了惊人的性能表现，然而，获取高质量的大规模标注数据在实际应用中往往困难重重。本文介绍了一个应对这一挑战的通用框架——从弱监督中学习的通用框架（GLWS）。本文由来自卡耐基梅隆大学、微软研究院、新加坡科技设计大学等机构的研究人员共同完成，展示了一种通过期望最大化（EM）算法学习来自各种弱监督源的通用方法，在十几个弱监督问题中显著提升了模型的可扩展性和性能。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 论文标题：A General Framework for Learning from Weak Supervision 论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.01922 论文代码：https://github.com/Hhhhhhao/General-Framework-Weak-Supervision 背景介绍：弱监督学习的 ………………………………