2、多视图半监督学习方法详解

多视图半监督学习方法详解

在机器学习领域，多视图半监督学习是一个重要的研究方向，它结合了多视图数据的丰富信息和半监督学习的优势，能够在仅有部分标记数据的情况下提升模型性能。本文将详细介绍多视图半监督学习中的两种主要方法：协同训练风格方法和协同正则化风格方法。

1. 协同训练风格方法

协同训练风格方法起源于最早的半监督多视图学习算法——协同训练，下面将详细介绍该类方法的几种具体算法。

1.1 协同训练

协同训练是最早的多视图半监督学习算法，其基本思想是将未标记数据的信息融入到为监督学习设计的模型中。具体步骤如下：
1. 定义样本和目标 ：假设样本来自随机变量 $X = {X_1, X_2}$，目标 $y$ 由潜在过程 $y = g(X_1, X_2)$ 生成。协同训练旨在从函数空间 $F = F_1 × F_2$ 中寻找函数 $f(X) = (f_1(X_1), f_2(X_2))$，使其在最小化损失函数的意义下最佳逼近 $g$。
2. 兼容性要求 ：期望函数 $f$ 具有兼容性，即对于标记数据，分类器输出正确标签；对于未标记数据，不同视图的分类器输出一致。这一约束有助于缩小函数空间，提高分类器性能。
3. 迭代标签交换 ：
- 初始化：使用标记数据 $L_1^0 = {x_1^l, y_l} {l∈[L]}$ 和 $L_2^0 = {x_2^l, y_l} {l∈[L]}$ 分别训练两个弱分类器 $f_1$ 和 $f_2$。
- 标记未标记数据：用训练好的分类器标记未标记数