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fcs 文章精要：南京航空航天大学陈松灿、李绍园等——kd-crowd 基于知识蒸馏的众包学习框架 |
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论文标题：
期刊：
作者：shaoyuan li, yuxiang zheng, ye shi, shengjun huang, songcan chen
发表时间：15 jan 2025
doi：
微信链接：
引用格式：
shaoyuan li, yuxiang zheng, ye shi, shengjun huang, songcan chen. kd-crowd: a knowledge distillation framework for learning from crowds. front. comput. sci., 2025, 19(1): 191302
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问题概述
目前众包学习研究中的一个焦点是对工人的专业知识进行建模。现有的基于噪声转换矩阵的方法，对工人专业知识进行建模。但这种方法通常会过拟合标签噪声，导致建模得到的专业知识过度简化或估计的不准确。
技术步骤
kd-crowd包含两个阶段：(1) 真实标签预测优化；(2) 联合知识蒸馏和众包再训练。在第一阶段首先训练一个基于转移矩阵的众包模型作为教师模型，该模型在过拟合之前进行早期停止，然后训练一个无噪声模型的鲁棒的学生模型，模仿教师模型的真实标签预测，旨在优化转移矩阵噪声模型未能捕获的错误。在第二阶段，更换角色，使用经过优化的真实标签预测指导众包标签，以此重新训练一个更好的众包模型。
实验结果
通过对合成数据集和真实世界数据集进行广泛的实验，清楚地验证了kd-crowd相对于两种不同众包模型的有效性和通用性，结果显示kd-crowd实现了显著的性能提升。
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frontiers of computer science （fcs）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、springernature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 ae 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 sci、ei、dblp、inspec、scopus 和中国科学引文数据库（cscd）核心库等收录，为 ccf 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。
《前沿》系列英文学术期刊
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