李宇峰

作品数：8被引量：33H指数：3
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供职机构：南京大学更多>>
发文主题：半监督学习图像标注标记数据机器学习模型图像分类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《中国科学：信息科学》《计算机学报》《模式识别与人工智能》《计算机研究与发展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家重点基础研究发展计划江苏省基础研究计划更多>>
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面向开集识别的稳健测试时适应方法
《软件学报》2024年第4期1667-1681,共15页周植 张丁楚 李宇峰 张敏灵 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0114803);国家自然科学基金(62176118)。
开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练...
关键词：开集识别 测试时适应 分布偏移 图像识别 流数据 
稳健选择伪标注的混合式半监督学习被引量：1
《中国科学：信息科学》2024年第3期623-637,共15页郭兰哲 李宇峰 
国家自然科学基金(批准号:62176118,61921006);中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金资助项目。
半监督学习旨在数据标注缺乏的情形下利用无标注数据提升学习性能,是重要的机器学习范式.尽管不少研究报道表明半监督学习取得了优异的性能表现,然而其在面临诸多实践任务时仍存在伪标注质量判断困难、超参数选择敏感、理论指导缺乏等瓶...
关键词：机器学习 深度学习 半监督学习 伪标注 稳健性 
面向开放场景的鲁棒机器学习专刊前言
《软件学报》2022年第4期1153-1155,共3页陈恩红 李宇峰 邹权 
近年来,随着学术界与工业界在机器学习和人工智能领域越来越多的投入和关注,相关技术获得飞速发展,机器学习已经被应用到社会生活的方方面面,并产生巨大社会价值.机器学习模型主要依赖大量高质量数据的封闭训练,随着机器学习模型付诸于...
关键词：机器学习 迁移学习 弱监督学习 强化学习 人工智能 数据分布 开放场景 数据特征 
弱监督学习专题简介
《中国科学：信息科学》2021年第3期520-520,共1页张敏灵 李宇峰 
在许多现实任务中,数据对象的标注过程成本很高,学习系统通常难以获得完全、具体、精确的强监督信息.近年来,面向监督信息不充分、不具体、不精确等场景的弱监督学习范式已成为机器学习的热点研究领域.SCIENCE CHINA Information Scien...
关键词：机器学习 数据对象 前沿进展 热点研究领域 
面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法被引量：1
《模式识别与人工智能》2016年第7期625-632,共8页李远肇 王少博 李宇峰 
国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61403186);江苏省自然科学基金青年基金项目(No.BK20140613)资助~~
当未标记数据与有标记数据类别比例偏移较大时,半监督支持向量机性能不佳.基于此情况,文中提出面向类别比例偏移的半监督支持向量机方法.首先估计未标记数据类中心,然后对多个类别比例下的类中心进行最坏情况集成,从而提升半监督支持向...
关键词：半监督学习 半监督支持向量机 类别比例偏移 集成方法 
用于多标记学习的分类器圈方法被引量：6
《软件学报》2015年第11期2811-2819,共9页王少博 李宇峰 
国家自然科学基金(61403186);国家高技术研究发展计划(863)(2015AA015406);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK20140613)
如何利用标记间关系来提高学习性能,是多标记学习领域的一个重要问题.分类器链方法及其变型是解决这类问题的一个有效技术.然而,它的学习过程需要预先给定标记的学习次序,这个信息真实情况难以获得.次序选择不当会导致学习性能提高受限...
关键词：多标记学习 标记关系 分类器圈 分类器链 
一种基于正则化的半监督多标记学习方法被引量：19
《计算机研究与发展》2012年第6期1272-1278,共7页李宇峰 黄圣君 周志华 
国家自然科学基金项目(61073097;61021062);江苏省自然科学基金项目(BK2008018);国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2010CB327903)
多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高...
关键词：机器学习 多标记学习 半监督学习 网页分类 基因功能分析 
用于图分类的组合维核方法被引量：7
《计算机学报》2009年第5期946-952,共7页李宇峰 郭天佑 周志华 
国家自然科学基金(60635030,60721002);江苏省自然科学基金(BK2008018);江苏省333工程资助
对图等内含结构信息的数据进行学习,是机器学习领域的一个重要问题.核方法是解决此类问题的一种有效技术.文中针对分子图分类问题,基于Swamidass等人的工作,提出用于图分类的组合维核方法.该方法首先构建融合一维信息的二维核来刻画分...
关键词：机器学习 图分类 核方法 结构信息 集成学习 
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