Semi-supervised learning

Label propagation

Propagácia štítkov

Label propagation je transduktívna metóda semi-supervised learningu, ktorá vytvorí graf podobnosti medzi označenými a neoznačenými vzorkami a šíri známe labely cez hrany grafu. Predpokladá, že blízke alebo silne spojené body majú podobné ciele. Výsledok závisí od voľby jadra, škály vzdialenosti, počtu susedov a štruktúry dát. Algoritmus typicky odhaduje labely pre konkrétnu dostupnú množinu bodov, nie všeobecnú parametrickú funkciu použiteľnú na ľubovoľný nový vstup.

Posledná odborná revízia
30. júla 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-L-07

Odborná definícia

Odborná definícia

Label propagation je transduktívna metóda semi-supervised learningu, ktorá vytvorí graf podobnosti medzi označenými a neoznačenými vzorkami a šíri známe labely cez hrany grafu. Predpokladá, že blízke alebo silne spojené body majú podobné ciele. Výsledok závisí od voľby jadra, škály vzdialenosti, počtu susedov a štruktúry dát. Algoritmus typicky odhaduje labely pre konkrétnu dostupnú množinu bodov, nie všeobecnú parametrickú funkciu použiteľnú na ľubovoľný nový vstup.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Zrozumiteľné vysvetlenie

Máte niekoľko označených dokumentov a veľa neoznačených. Najprv ich spojíte podľa obsahovej podobnosti do siete. Označenie sa potom šíri zo známych uzlov k blízkym susedom, podobne ako farba pretekajúca po najpevnejších spojeniach. Ak sieť rešpektuje skutočné tematické skupiny, málo labelov môže pokryť veľkú kolekciu. Ak však podobnosť spája nesprávne oblasti, chyba sa rozšíri spolu so správnou informáciou. Preto je kvalita reprezentácie a grafu dôležitejšia než samotný počet iterácií.

Časté otázky

Časté otázky

Je label propagation učenie s učiteľom?

Je to semi-supervised postup. Využíva malú označenú časť aj štruktúru veľkej neoznačenej množiny.

Čo znamená transduktívny charakter?

Algoritmus priamo odhaduje labely bodov prítomných pri fitovaní. Pre úplne nové vzorky sa zvyčajne musí graf rozšíriť alebo použiť ďalší model.

Ako vplýva parameter počtu susedov?

Príliš malý počet môže graf rozpojiť, príliš veľký prepojí odlišné skupiny. Hodnota sa ladí podľa lokálnej hustoty a validačných labelov.

Je metóda odolná voči chybnému seedu?

Nie nevyhnutne. Nesprávne označený uzol s vysokou konektivitou môže kontaminovať veľkú časť grafu. Pomáha robustnejšie label spreading alebo obmedzenie dôvery.

Kedy label propagation nepoužiť?

Keď zvolená vzdialenosť nezodpovedá významovej podobnosti, dáta netvoria hladké skupiny alebo je graf príliš veľký na efektívne zostavenie.

Súvisiace pojmy

Súvisiace pojmy

Zdroje a redakčná stopa

Zdroje a redakčná stopa

  • scikit-learn, LabelPropagation

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.