【文件属性】：
文件名称：张量投票matlab代码-MiSC:混合策略众包
文件大小：1.9MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-19 10:48:23
系统开源
张量投票matlab代码MiSC：混合策略众包
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方法
众筹任务
从领域专家或训练有素的工人那里获取标签数据通常既昂贵又耗时。
从人群中获取标签数据通常既便宜又容易。
但是，某些数据可能不可靠。
我们以狗、猫和猪的图片为例。
如果我们邀请人群工作人员给图片贴标签，他们可能会给出错误或空洞的标签。
众包任务的目标是从大量嘈杂的标签中推断出真正的标签。
主意
众包任务的现有方法可以分为两类，即标签聚合基准算法和张量完成算法。
标签聚合基准算法
缩写
全名
MV
多数票
电镜
Dawid-Skene
模型
+
期望最大化
DS-MF
Dawid-Skene
模型
+
平均场
MMCE(C)
分类极小极大条件熵
MMCE(O)
序数极小极大条件熵
属于这一类的算法旨在删除不可靠工人给出的标签。
例如，在可爱的例子中，工人
4
和
5
给出的标签将被丢弃。
张量完成算法
方法
纸
LRTC
特纳
塔克
,
张量完成算法旨在填充空标签。
动机
我们的想法是将这两个类别结合在一起，可以形成一个多功能的完整聚合两步循环结构。
工作流程
引文
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MiSC
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