多檢視學習,多檢視 mult view 資料所包含的特徵具有一致性和互補性,這裡一致性和互補性指什麼?

時間 2021-08-12 21:04:37

1樓:Simon Jia

首先說多檢視資料的一致性。由於多檢視資料不同檢視之間存在天然的對應關係(Pairwise Information),且對於一條多檢視Sample來說,多個檢視描述的是同乙個Object,因此多檢視資料中存在一致性。這個一致性可以從分類器和資訊兩個角度去理解。

從分類器的角度來說,由於多個檢視描述的是同乙個Object,乙個Object只能夠屬於乙個類別,因此如果從多個檢視學習到多個分類器,那麼對於同一條多檢視樣本來說,不同分類器給出的分類結果應該是一致的。從特徵、表示、資訊的角度來說,從不同檢視中學習到的特徵或者資訊有一部分是共享的、相同的,或者說是語義關聯的。

其次,多檢視資料還存在互補性。互補性也可以從分類器和特徵(資訊)的角度來解釋。從分類器的角度來看,假如現在有100個多檢視樣本,從第乙個檢視中學習到的分類器可以對前80個樣本正確分類,後20個樣本錯誤分類;從第二個檢視中學習到的分類器可以對後80個樣本正確分類,前20個樣本錯誤分類。

那麼這兩個分類器能夠同時分對的中間的60個樣本是Shared樣本,第乙個分類器的前20個樣本和第二個分類器的後20個樣本體現了檢視之間的互補性。從資訊的角度來看,每個檢視中除了一些和其他檢視共享的資訊之外,還存在一些資訊是這個檢視所獨有的、其他檢視沒有的資訊(也正是這些資訊使得從這個檢視學習到的分類器可以分對一些從其他檢視所學到的分類器無法分對的樣本)。互補性的存在也是多檢視比單檢視好的原因。

2樓:sssszzzz

多檢視資料中的不同檢視是對同乙個目標物件的不同描述和表徵,既然是同乙個目標物件,所以本質是對同乙個物件的不同描述,因此隱含特徵具有一致性,但是由於採集資料的方法、途徑不同,所以側重點也不同,具有差異性,正因為具有差異才形成資訊互補的關係,所以綜合分析可以得到更全面的目標物件表徵或者描述。

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