摘要：监督学习技术通过学习大量训练样本来构建预测模型，其中每个训练样本都有一个标签标明其真值输出。尽管当前的技术已经取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于数据标注过程的高成本，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。因此，能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述了弱监督学习的一些研究进展，主要关注三种弱监督类型：不完全监督：只有一部分训练数据具备标签；不确切监督：训练数据只具备粗粒度标签；以及不准确监督：给出的标签并不总是真值。
GCN的思想属于直推学习。
摘要：监督学习技术通过学习大量训练样本来构建预测模型，其中每个训练样本都有一个标签标明其真值输出。尽管当前的技术已经取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于数据标注过程的高成本，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。因此，能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述了弱监督学习的一些研究进展，主要关注三种弱监督类型：不完全监督：只有一部分训练数据具备标签；不确切监督：训练数据只具备粗粒度标签；以及不准确监督：给出的标签并不总是真值。
GCN的思想属于直推学习。