曼联边缘人告知经纪人赶紧转会索帅我们祝福他

曼联后卫斯莫林已经告知自己的经纪人,希望尽快完成永久转会罗马的交易。

第一财经记者31日早间拨打武汉市卫生健康委员会官方热线12320,工作人员表示,武汉疾控部门第一时间前往救治医院采集患者标本,具体是何种病毒仍在等待最终的检测结果。不明原因肺炎患者已做好隔离治疗的工作,不影响其他患者到医疗机构正常就医。病毒检测结果一经查出将第一时间向公众对外公布。

为了了解 CL 是如何工作的,让我们假设我们有一个包含狗、狐狸和牛的图像的数据集。CL 通过估计噪声标签和真标签的联合分布(下图右侧的 Q 矩阵)来工作。

从上图可以看出,CL 需要两个输入:

而汇添富、工银为何也加入了这个行列?据其发行日期来看,或是受到了市场环境影响。

CL 通过直接估计标签噪声的联合分布,自动发现数据集中类的本体论问题。在上表中,我们显示了在我们估计单类数据集 ImageNet 的标签噪声联合分布时最大的偏离对角线。每行都列出了噪声标签、真标签、图像 id、计数和联合概率。因为这些是非对角的,所以噪声类和真类必须是不同的,但是在第 7 行中,我们看到 ImageNet 实际上有两个不同的类,它们都被称为 maillot。

这些专著大都是普通高校、高职院校各个专业的基础教材,比如各种编程语言、大学计算机基础、会计学基础、管理学原理、各类经济学基础等。这些教材知识点差不多,每所学校选用的不同,因此有各种版本。

另据新京报消息,网传收治患者的武汉市中心医院(原二院)后湖院区医务处工作人员向记者辟谣称,网传出现SARS一事系谣言,目前并无疑似或确诊的患者。此外,湖北省疾病预防控制中心正在调查中。目前尚未确定是否有网传非典型性肺炎病例,待有调查结果会在官方渠道予以公布。

日前,长城沪港深行业龙头精选发布了发行失败公告。据公告显示,该基金截止12月6日募集期满,仍未能满足基金合同规定的备案条件,故未能生效。这是2014年沪港深相关主题基金诞生以来发行失败的首只基金,也成为了年内第18只募集失败的新基金。

有业内人士表示,基金的募集失败除基金公司投研水平、品牌效应、渠道能力之外,和监管政策等也有关系。尤其是机构投资者占比相对较高的债基,机构资金的无法到位对基金成立或会产生重大影响。

论文的理论和实验结果强调了置信学习的实用性,例如识别 ImageNet 和 CIFAR 中的许多标签问题,并通过在清洗过的数据集上进行训练来提高标准 ResNet 的性能。置信学习促使人们需要进一步了解数据集标签中的不确定性估计、清洗训练集和测试集的方法以及识别数据集中本体论问题和标签问题的方法。

在 Amazon 评论中存在的标签错误的例子,使用置信学习来识别不同的数据模式和模型

众所周知,普通公募基金发行成立需满足两个条件,一是基金份额不少于2亿份,二是基金认购户数不少于200户,若未能同时满足上述两个条件则发行失败。

2012 年 ILSVRC ImageNet 训练集中通过置信学习确定的前 32 个标签问题。标签错误用红色框表示,绿色表示本体论问题,蓝色表示多标签图像

上图显示了 CIFAR 中标签噪声联合分布的 CL 估计,标签噪声增加了 40%。观察(b)中的 CL 估计与(a)中的真实分布有多接近,以及(c)中矩阵中每个项的绝对差的低误差。概率被放大 100 倍。

“以他的个性,打不上主力是不愿意留在这里(曼联)的,而我们为他感到高兴,因为我们可以(在意甲)看到作为顶级球员的他。”

使用标签噪声的联合分布查找标签问题

某出版社的编辑向记者介绍了最近几年他接触到的要求挂名怪象。提出挂名的人大多是要评职称、要申评各种“帽子”,但自己没有时间或者水平确实达不到出版专著的要求,就想到与出版社沟通,用“短平快”的方式获得一本学术专著。

估计给定噪声标签和潜在(未知)未损坏标签的联合分布,以充分描述类条件标签噪声 查找并删除带有标签问题的噪音示例 去除训练误差,通过估计潜在先验重新加权实例

左:置信计数示例,这是一个不正常的联合估计;右:有三类数据的数据集的噪声标签和真标签的联合分布示例

多标签图像(蓝色):在图像中有多个标签 本体论问题(绿色):包括“是”或 “有”两种关系,在这些情况下,数据集应该包含其中一类 标签错误(红色):数据集别的类的标签比给定的类标签更适合于某个示例

在添加标签噪声的 CIFAR 中标签噪声的良好表征

中长期纯债基金“独占鳌头” 投研渠道等多方面影响

值得注意的是,格林基金旗下产品格林伯锐年内亏超21%,成为今年“最熊”权益类基金,创金合信尊盈纯债也亏超18%,成为债券基金中的“亏损王”。

学术论文、专利、科研成果、专著挂名现象一直都存在,一些作者并未对某一学术成果有什么贡献而署名就叫“挂名”。有人专门归纳过,买卖型挂名,支付一定费用;沾光型挂名,就是希望借名人效应或者权威效应,主动挂上知名专家或者行政领导,以便能尽快刊发;也有转嫁型挂名,知道某个结论存在不合学术规范或者存在故意造假行为,挂上他人名字,以规避风险……

理论上,论文给出了 CL(定理 2:一般的逐例稳健性)准确地发现标签错误并一致地估计噪声和真实标签的联合分布的现实条件。我们的条件允许每个例子和每个类的预测概率中有错误出现。

有关 CL 算法、理论和证明的全部内容,请阅读这篇论文。这里,我总结一下论文的主要观点。

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CL 是在处理噪音标签的文献中制定的原则之上建立起来的:

另一方面,从基金类型来看,这18只募集失败基金里债基最多,共11只,仅中长期纯债基金就占去了9个席位,此外,混合型基金也有4只。

使用置信学习,我们可以使用任何合适的模型在任何数据集中找到标签错误。下面是常见数据集中的其他三个实际示例。

还有一类受“挂名者”欢迎的,就是各种有“名头”的教材,比如省部级规划教材、精品教材,因为有些高校评职称或者推荐评优、申请国家杰出青年科学基金等,要求老师有相应级别的获奖教材。

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从上图右侧的矩阵中,估计标签问题:

2019年6月11日,中共中央办公厅、国务院办公厅发布的《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》提出,“按照对科研成果的创造性贡献大小据实署名和排序,反对无实质学术贡献者‘挂名’,导师、科研项目负责人不得在成果署名、知识产权归属等方面侵占学生、团队成员的合法权益。”

2019年7月1日,由国家新闻出版署发布的《学术出版规范——期刊学术不端行为界定》正式实施,“不当署名”正式被列入学术不端行为。

与大多数机器学习方法不同,置信学习不需要超参数。我们使用交叉验证从样本中获得预测概率。置信学习还有许多其他优点:

2019年岁末,“水木社区”论坛上一位老师愤怒地发帖:“某个单位‘青千’(即“青年千人计划”——记者注)想造假,让我们团队给他一个国家级教学成果。他根本就没有参与过,甚至没上过课。我说你这是典型的造假,出了事我们都遭殃。他说出事他担着。我说你可担不起,然后他就开始威胁我。”

cleanlab 是一个带有标签错误的机器学习和深度学习框架,和 PyTorch 类似。在 cleanlab 文档中了解更多信息。

据出版行业业内人士介绍,这是出版业的一个“潜规则”。一般是出版社把版权买断,或者干脆就是出版社的编辑自己攒出来的书稿。出版社拿着初稿或成稿,主动联系学校,看哪所学校有较大用量,就会署上这个学校老师的名字,甚至会出现前面提到的“一女两嫁”,同一书稿出现两个作者不同的版本。这种情况,高校不用出任何费用,而且还能拿到稿费,但是后面几年,这所学校的学生就会使用这本书。

记者就这一现象分别询问过北京、天津、陕西、山东等省市多位理工科不同专业的高校教师,其中不少也遇到过类似情况。有挂名者提要求比较委婉,有的人则非常直接,提出的交换条件有相互署名,也有直接提出给钱的,还有的条件是共同开展已经申请到的课题,这样的课题一般是横向课题。

稀疏性(Q 中零的分数)概括了这样一个概念,即现实世界中的数据集,如 ImageNet,有一些类不太可能被错误地标记为其他类,例如 p(tiger,oscilloscope) ~ 0 in Q。如上表中突出显示的单元格所示,与 Mixup、MentorNet、SCE-loss 和 Co-Teaching 等最新方法相比,CL 显著增强了对稀疏性的鲁棒性。这种鲁棒性来自于直接建模 Q,即噪声和真实标签的联合分布。

年内发行失败新基万家新华最多 汇添富工银也在列

我们鼓励阅读论文原文来理解公式中的符号,这里的中心思想是,当一个例子的预测概率大于每个类的阈值时,我们自信地认为这个例子实际上属于该阈值的类。每个类的阈值是该类中示例的平均预测概率。这种阈值形式将 PU 学习中众所周知的鲁棒性结果(Elkan&Noto,2008)推广到多类弱监督。

十多年前,记者调查过一起湖北某高校科研成果造假事件,一篇论文13人署名,其中有与论文所涉专业毫不沾边的学校行政人员。

在学术论文中,署名共同第一作者是允许存在的,但前提是贡献相同。不过这个标准很难衡量,也容易滋生学术腐败。因此有些学校和机构有明确的规定,论文或者科研成果可以有共同第一作者,但有几个共同第一作者,在统计的时候,这篇论文的分值就是几分之一。对共同通讯作者也有相应的限制。这些规定可以有效地杜绝相互署名、挂名,限制在职称评定、考核中人为增加的论文权重。

2018年4月14日,中科院科研道德委员会发布《关于在学术论文署名中常见问题或错误的诚信提醒》,对“论文署名不完整或者夹带署名”“ 论文署名排序不当”“第一作者或通讯作者数量过多”等10种学术论文当前署名中的常见问题和错误进行了一一列举。

不过,这也与市场发行情况相吻合。据Wind数据可知,今年市场上新发基金中,约有一半为债券型基金。

样本外预测概率(矩阵大小:类的样本数) 噪声标签(矢量长度:示例数)

ImageNet 本体论问题中类命名问题的自动发现

在高噪音和高稀疏的情况下,平均来说,CL 提高了 10% 以上高噪声学习水平和 30% 以上的高稀疏学习水平。

中科院的一位研究员最近作为评委参加计算机领域的一个内部评奖,发现一篇论文有3个共同作者,还有3位共同通讯作者,而这篇论文并不是高难度的。

图书“双胞胎”也就应运而生。有些教材或者科普类的图书,同一出版社出版的两本书内容几乎是一样的,但是作者不同。

上图显示了使用置信学习发现的 2012 ILSVRC ImageNet 训练集中的标签错误的例子。为了便于解释,我们将使用 CL 在 ImageNet 中发现的标签问题分为三类:

在上图中,每种方法的直线上的每个点,从左到右,描述了训练的准确性,去除了 20%、40%…、100% 的估计标签错误。黑色虚线用所有例子描述了训练时的准确性。当移除少于 100k 个训练示例时,使用 CL 在清洗过的 ImageNet 训练集上训练(不添加合成噪声),观察 ResNet 验证精度的提高。当超过 100k 个训练实例被移除时,观察使用 CL 相对于随机移除的改善,如红色虚线所示。

置信学习(CL)已成为监督学习和弱监督的一个子领域,可以被用于:

继续我们的示例,CL 统计 100 个标记为 dog 的图像,这些图像很可能属于 dog 类,如上图左侧的 C 矩阵所示。CL 还统计了 56 幅高概率标记为 fox 的图像和 32 幅高概率标记为 cow 的图像。

直接估计噪声和真标签的联合分布 适用于多类数据集 查找标签错误(错误按最有可能到最不可能的顺序排列) 是非迭代的(在 ImageNet 中查找训练标签错误需要 3 分钟) 在理论上是合理的(现实条件下准确地找到标签误差和联合分布的一致估计) 不假设标签噪声是随机均匀的(在实践中通常行不通) 只需要预测概率和噪声标签(可以使用任何模型) 不需要任何真实(保证不损坏)的标签 自然扩展到多标签数据集 作为 cleanlab Python 包,它是免费、开源的,用于描述、查找和学习标签错误

以公司维度来看,这18只产品分属16家基金公司。其中,以格林、先锋、创金合信等中小型公司居多,甚至据银河证券基金中心上半年统计数据显示,格林、先锋、中航、国融4家基金公司的非货币规模未到10亿元。但另一方面,工银瑞信、汇添富等大型公司也有产品出现在列表中。从各家数量来看,万家、新华各有2只基金,其余公司均有1只。

挂名本不光彩,有意挂名者一定是遮遮掩掩,但现在有的人公开提出交换条件,这种“胆量”着实让人惊诧。

英格兰中卫本赛季租借到罗马,表现极为出色,赛季刚过半,红狼就希望将其买断。《都灵体育报》称,斯莫林本人也想离开曼联,永久转会罗马,他告知经纪人,全力促成这笔交易。

另有资深基金专家认为,新基金发行市场频现募集失败,说明发行市场在分化。以往,一些基金公司习惯于依靠发行来做大规模,现在来看,这种做法的有效性开始降低了。

总之,学校考核的指挥棒指向哪里,就会有聪明人打向哪里;“帽子”只要存在,就有人会在帽子下变出戏法。

注意:虽然这简化了本文中使用的方法,但抓住了本质。

CL 基于噪声数据剪枝的原理,通过计数对噪声进行评估,并对实例进行排序以进行置信训练。在这里,我们在 Angluin 和 Laird 分类噪声的假设基础上,将 CL 泛化到直接估计给定噪声标签和无噪声标签之间的联合分布。

此前据媒体披露,罗马的报价为1300万英镑,外加250万的浮动金条款,这距离曼联1700万英镑的要价并不远,双方有可能在今年一月份达成协议。

曼联主帅索尔斯克亚上个月在谈到斯莫林时,对英格兰人送上了祝福。“克里斯表现很棒,我们知道,如果你改换环境,有时候是有风险的。但克里斯很好的迎接了挑战,很享受那里的生活,这对他来说是一种全新的体验。”

置信学习是如何工作的?

上表显示了 CIFAR-10 上带噪声标签的多类学习的 CL 与最新方法的比较。在高稀疏性(见下一段)和 40%、70% 的标签噪声的情况下,CL 的表现优于 Google 表现最好的 MentorNet、Co-Teaching 和 Facebook 研究院的 Mix-up,性能超过它们 30%。在使用置信学习之前,对这一基准的改进要小得多(大约只有几个百分点)。

你可能对它的数学过程比较好奇,好吧,这个计数过程采用的是下面的公式:

将联合分布矩阵乘以示例数。让我们假设我们的数据集中有 100 个示例。所以,在上图中(右边的 Q 矩阵),有 10 个标记为 dog 的图像实际上是狐狸的图像。 将 10 张标记为 dog 的图片标记为标签问题,其中属于 fox 类的可能性最大。 对矩阵中的所有非对角项重复此操作。

描述标签噪声 查找标签错误 学习噪声标签 发现本体论问题

剪枝以搜索标签错误。例如,通过损失重加权使用软剪枝,以避免迭代重标记的收敛陷阱。 对干净数据进行统计训练,避免在不完全预测概率的情况下重新加权损失(Natarajan et al.,2017),从而避免学习模型权重中的错误传播。 对训练期间使用的示例进行排序,以允许使用不规范概率或 SVM 决策边界距离进行学习。

其实,2018年11月,教育部办公厅曾发出通知,决定在高校开展“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”清理。目的在于深化高校体制改革,扭转不科学的教育评价导向,注重标志性成果的质量、贡献、影响。仔细分析,这5项中论文还是关键,有了论文、专著,就有了申请“帽子”、职称、奖项的资格。因此,目前在各高校中,如果论文、奖项还是重要的教师评价指标,有人要求在他人的文章、专著上挂名也就不稀奇了。

出于弱监督的目的,CL 包括三个步骤:

带噪标签与不带噪标签置信联合与估计联合分布的置信学习过程及实例,其中,y~ 表示观察到的噪声标签,y* 表示潜在的未损坏标签

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