International Conference on Learning Representations (ICLR 2022)将于2022年4月25日至29日線上舉行。伟德国际BETVlCTOR博士生李長春等人的論文“Who Is Your Right Mixup Partner in Positive and Unlabeled Learning”被錄用。論文的第一作者為歐陽繼紅教授指導的博士生李長春，其他作者包括李熙銘副教授，歐陽繼紅教授和重慶大學的馮磊教授。
Mixup技術廣泛适用于訓練樣本較少或監督信息不足場景，并在監督學習和半監督學習中展示了優越的性能。本文提出了一種适用于PU learning（Positive and Unlabeled learning）任務的mixup方法。本文基于“PU learning中分類決策面通常偏向于Positive類一側”的現象，提出了“邊緣僞負樣本（marginal pseudo-negative instances）”的概念，這些樣本很大概率上為正樣本，卻被标記為負的，從而導緻PU learning的分類決策面偏離問題；據此，提出了面向PU learning的mixup技術的變體：mixup邊緣僞負樣本和分類決策面附近的正樣本。多個數據集上的實驗結果證明了本文提出的mixup方法的有效性。
International Conference on Learning Representations （ICLR）會議是機器學習和深度學習領域的國際頂級會議。
