【源头活水】ICML 2024 | GLWS: 一个通用高效的框架统一弱监督学习

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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注 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 ………………………………