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偏标记学习（partial label learning）是一类重要的弱监督学习框架，在该框架下每个对象同时具有多个候选标记，但其中仅有一个为其真实标记。偏标记学习技术已在多媒体内容自动标注、自然语言处理、生态信息学等领域得到成功应用
【NeurIPS 2021】实例依赖的偏标记学习
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直播 | NeurIPS 2021论文解读：实例依赖的偏标记学习
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参考链接
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