Learning from Label Proportions with Dual-proportion Constraints
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ma, Tianhao, Li, Ximing, Li, Changchun, Guan, Renchu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Forming Auxiliary High-confident Instance-level Loss to Promote Learning from Label Proportions
von: Ma, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Harmful Visual Content Manipulation Matters in Misinformation Detection Under Multimedia Scenarios
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dual-level Mixup for Graph Few-shot Learning with Fewer Tasks
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Unsupervised Graph Few-shot Learning via Set Functions and Optimal Transport
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Graph Few-shot Learning with Hyperbolic Space and Denoising Diffusion
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Meta-GPS++: Enhancing Graph Meta-Learning with Contrastive Learning and Self-Training
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Few-Shot Learning via Adaptive Spectrum Experts and Cross-Set Distribution Calibration
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semi-Supervised Learning with Balanced Deep Representation Distributions
von: Li, Changchun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Changchun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hypergraph Contrastive Learning for both Homophilic and Heterophilic Hypergraphs
von: Guan, Renchu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guan, Renchu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Theoretical Proportion Label Perturbation for Learning from Label Proportions in Large Bags
von: Kubo, Shunsuke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kubo, Shunsuke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimistic Rates for Learning from Label Proportions
von: Li, Gene, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Gene, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Risk-Consistent Multiclass Learning from Random Label-Subset Membership Queries
von: Su, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Su, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Harmfully Manipulated Images Matter in Multimodal Misinformation Detection
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Proportion Estimation by Masked Learning from Label Proportion
von: Okuo, Takumi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Okuo, Takumi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning from Label Proportions and Covariate-shifted Instances
von: Singh, Sagalpreet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Singh, Sagalpreet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Learning from Label Proportions with General Loss Functions
von: Applebaum, Lorne, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Applebaum, Lorne, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dual-Label Learning With Irregularly Present Labels
von: Li, Mingqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Mingqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nearly Optimal Sample Complexity for Learning with Label Proportions
von: Busa-Fekete, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Busa-Fekete, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Causal Transition Matrix for Instance-dependent Label Noise
von: Li, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Class-aware and Augmentation-free Contrastive Learning from Label Proportion
von: Wang, Jialiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Jialiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hardness of Learning Boolean Functions from Label Proportions
von: Guruswami, Venkatesan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guruswami, Venkatesan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLP-Bench: A Large Scale Tabular Benchmark for Learning from Label Proportions
von: Brahmbhatt, Anand, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Brahmbhatt, Anand, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning from Label Proportions: Bootstrapping Supervised Learners via Belief Propagation
von: Havaldar, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Havaldar, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Weakly-Supervised Domain Adaptation with Proportion-Constrained Pseudo-Labeling
von: Okuo, Takumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Okuo, Takumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Misinformation Detection by Visiting Potential Commonsense Conflict
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Variety Is the Spice of Life: Detecting Misinformation with Dynamic Environmental Representations
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Label Proportion Prior for Class-Imbalanced Semi-Supervised Learning
von: Akiba, Kohki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Akiba, Kohki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning from M-Tuple Dominant Positive and Unlabeled Data
von: Qin, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qin, Jiahe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Consistent Multi-Label Classification Under Inexact Supervision
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structure-Preserving Margin Distribution Learning for High-Order Tensor Data with Low-Rank Decomposition
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Open-world Continual Learning under the Constraints of Scarce Labeled Data
von: Li, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalizing Dynamics Modeling More Easily from Representation Perspective
von: Wang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Local K-Similarity Constraint for Federated Learning with Label Noise
von: Amgain, Sanskar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Amgain, Sanskar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cost-Sensitive Unbiased Risk Estimation for Multi-Class Positive-Unlabeled Learning
von: Zhang, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Unified and Stable Risk Minimization Framework for Weakly Supervised Learning with Theoretical Guarantees
von: Zhang, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning from Stochastic Labels
von: Wei, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wei, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning from Concealed Labels
von: Li, Zhongnian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zhongnian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Self-Belief Misleads: Active Label Acquisition for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DA-SPS: A Dual-stage Network based on Singular Spectrum Analysis, Patching-strategy and Spearman-correlation for Multivariate Time-series Prediction
von: Zhang, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Semi-Supervised Federated Learning via Dual Contrastive Learning and Soft Labeling for Intelligent Fault Diagnosis
von: Dai, Yajiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Yajiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Forming Auxiliary High-confident Instance-level Loss to Promote Learning from Label Proportions
von: Ma, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Harmful Visual Content Manipulation Matters in Misinformation Detection Under Multimedia Scenarios
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Dual-level Mixup for Graph Few-shot Learning with Fewer Tasks
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enhancing Unsupervised Graph Few-shot Learning via Set Functions and Optimal Transport
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Improving Graph Few-shot Learning with Hyperbolic Space and Denoising Diffusion
von: Liu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)