利用图卷积网络进行多视角非图数据的半监督学习
背景介绍 在机器学习领域,半监督学习(Semi-Supervised Learning, SSL)因其能够利用少量标注数据和大量未标注数据进行学习而备受关注。特别是在数据标注成本高昂的场景中,基于图的半监督学习方法逐渐成为研究热点。图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs)在半监督学习中表现出色,尤其是在具有图结构的数据(如引文网络和社交网络)中。然而,GCNs在非图结构的多视图数据(如图像集合)中的应用仍存在明显空白。 多视图数据(Multi-view Data)是指从不同视角或模态捕捉同一对象信息的数据集。例如,电视数据包含视频和音频两个视图,自然语言理解中同一语义对象可以用不同语言表达,人脸识别中2D图像和3D模型代表不同模态的面部数据。多视图学...