Active Learning主动学习是机器学习 (ML) 的一个研究领域，旨在通过以智能方式查询管道的下一个数据来降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。
2023-03-31 10:02
Abstract 主动学习试图通过标记最少量的样本使得模型的性能收益最大化。而深度学习则对数据比较贪婪，需要大量的数据供给来优化海量的参数，从而使得模型学会如何提取高质量的特征。近年来，由于互联网
2021-02-17 11:55
但是有时候，算法生成的数据无法被oracle识别，例如生成的手写字图像太奇怪，oracle也不能识别它属于0~9？或者生成的音频数据不存在语义信息，让oracle也无法识别。在stream-based的场景中，每次只给算法输入一个无标签样本，由算法决定到底是交给oracle标注还是直接拒绝。
2023-01-08 15:12
本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述，并根据所用样本数据处理及模型优化方案，将现有算法分为三类：基于数据增强的算法，包括利用图像增广来扩充训练数据，或者根据图像特征插值后的差异性来
2024-11-14 10:12
乱说垃圾话来干扰对手这一传统已经有着悠久的历史了，现在卡耐基梅隆大学的研究人员已经证明，令人沮丧的话即使被机器人说出来，人也会受到干扰。
2019-11-20 14:06
ADALM2000 主动学习模块是一种经济实惠的 USB 供电软件定义仪器，内置以 100 MSPS 速率运行的 12 位 ADC 和 DAC，可将高性能实验室设备的功能以手掌大小器件实现，使
2023-08-16 07:40
ADALM2000 主动学习模块是一种经济实惠的USB供电软件定义仪器，内置以100 MSPS速率运行的12位ADC和DAC，可将高性能实验室设备的功能以手掌大小器件实现，使电气工程学生和爱好者能够
2023-08-04 18:15
细胞成像的分割和分类等技术是一个快速发展的领域研究。就像在其他机器学习领域一样，数据的标注是非常昂贵的，并且对于数据标注的质量要求也非常的高。针对这一问题，本篇文章介绍一种对红细胞和白细胞图像分类任务的主动学习端到端
2022-08-13 10:27
总体来讲，本文使用教师模型和学生模型来迭代训练。每个模型都是一个图神经网络。在教师模型中，使用半监督的方式来获得分子图的一般表示。我们联合训练分子的无监督表示和基于属性预测的embedding。在学生模型中，通过微调教师模型中的参数来处理损失冲突。
2020-11-24 09:59
使用主动学习进行遥感目标检测旨在通过从大型未标记数据集中选择信息量丰富的样本来降低标注成本，从而训练一个性能良好的检测器。该问题由三组数据定义：用于初始化模型的小型完全标记集，用于数据选择的大型未标记集，以及通过主动
2023-09-10 10:02
