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最近的高级深度学习技术显示了各种领域的有希望的结果，例如计算机视觉和自然语言处理。深度神经网络在监督学习中的成功在很大程度上依赖大量标记的数据。但是，由于标签和隐私问题的成本等各种原因，以目标标签获得标记的数据通常是具有挑战性的，这些原因挑战了现有的深层模型。尽管如此，使用不精确监督的数据相对容易，即具有与目标任务相关的标签/标签。例如，社交媒体平台上有数十亿个具有自定义标签的帖子和图像，这些帖子和图像不是目标分类任务的确切标签，但通常与目标标签有关。有望利用这些标签（不精确的监督）及其与目标类别的关系来生成标记的数据以促进下游分类任务。但是，对此的工作非常有限。因此，我们研究了一个新的问题，该问题是通过不精确监督标记的数据生成。我们提出了一个名为Addes的新颖生成框架，可以通过通过不精确的监督和不固有的监督和目标类别之间的关系从数据中学习，可以合成目标分类任务的高质量LA。图像和文本数据集的实验结果演示了提出的添加的有效性，以生成来自不精确监督的现实标记数据，以促进目标分类任务。
用不精确监督标记的数据生成
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