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【喜报】我院硕士研究生论文被人工智能领域CCF-A类会议IJCAI2024录用

近日,IJCAI2024放榜,我院管理科学与工程硕士研究生陈彦希、李春晓与中国金融学院、保险学院和统计学院的本科生合作完成的论文《Boosting Single Positive Multi-label Classification with Generalized Robust Loss》被大会录用。

IJCAI(英文全称International Joint Conference on Artificial Intelligence,国际人工智能联合会议)是全球人工智能领域最权威和最古老的学术会议之一。该会议涵盖人工智能的广泛主题,包括但不限于机器学习、自然语言处理、机器视觉、机器人学、推理和优化等多个方向。IJCAI是CCF-A类收录会议。

传统图像多标签学习方法需要图像标注完整的多语义标签,但这在实际应用中难以实现,从而导致出现标签缺失的情形论文针对特定的单正多标签学习问题(图像仅与一个正标签相关联,提出了新颖的基于期望风险最小化的广义损失框架,并将现有多标签学习损失无缝纳入该框架。除此以外本文设计了一种全新的鲁棒损失,实现了在假阳性和假阴性之间灵活协调,并能处理正负样本不均衡问题。通过大量实证研究该论文的方法显著提高了单正多标签学习表现,并在所有基准数据集上均超越了主流方法,取得了突破性的进展

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