1.2active learning与半监督学习的不同 很多人认为主动学习也属于半监督学习的范畴了,但实际上是不一样的,半监督学习和直推学习(transductive learning)以及主动学习,都属于利用未标记数据的学习技术,但基本思想还是有区别的。 如上所述,主动学习的“主动”,指的是主动提出标注请求,也就是说,还是需要一个外在的能够...
对于非常冗余的数据集,主动学习往往会比随机采样效果要好,但是对于样本数据非常多样,冗余性较低的数据集,主动学习有的时候会存在比随机采样还差的效果。数据样本的分布还影响不同主动学习的方法,比如基于不确定性的方法和基于多样性的方法,在不同数据集上的效果并不一致,这种性能的不稳定是制约人们应用主动学习的一个...
主动学习active learning(一)——基于batch不确定性(MCDropout & BatchBALD) 主动学习active learning(二)——来自分类器和OOD样本的影响 主动学习active learning(三)——特征空间覆盖(coreset, bilevel coreset, bayesian coreset) 主动学习Active learning(五)——融合不确定性和多样性(SA, BADGE) 主动学习Active l...
主动学习active learning(一)——基于batch不确定性(MCDropout & BatchBALD) 主动学习active learning(二)——来自分类器和OOD样本的影响 主动学习active learning(三)——特征空间覆盖(coreset, bilevel coreset, bayesian coreset) 主动学习active learning(四)——基于对抗的方法(GAAL,BGADL,VAAL, ARAL) 主动学习A...
1.1 active learning的基本思想 主动学习的模型如下: A=(C,Q,S,L,U), 其中C 为一组或者一个分类器,L是用于训练已标注的样本。Q 是查询函数,用于从未标注样本池U中查询信息量大的信息,S是督导者,可以为U中样本标注正确的标签。学习者通过少量初始标记样本L开始学习,通过一定的查询函数Q选择出一个或一批最有...
虽然许多团队一开始都是手动标注数据集，但更多团队已逐渐实现数据标注的部分自动化，比如采用主动学习方法（Active Learning），以提高效率。 如果想要了解主动学习，您首先需要了解监督机器学习和无监督机器学习之间的区别。监督学习认为，我们需要为机器提供标注正确的数据，让机器从这些示例中学习如何正确标注数据。无监督...
主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。主动学习容易理解，不容易执行 主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。——Active Learning Literature Survey, Burr Settles 主动学习简介 主动学习不是一次为所有的数据收集...
前言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。在开发新的 AI 解决方案和处理图像、音频或文本等非结构化数据时,我们通常需要人工对数据进行注释,然后才能使用它们来训练我们的模型。这个数据注释过程非常耗时且昂贵。它...
1.1 active learning的基本思想 主动学习的模型如下: A=(C,Q,S,L,U), 其中C 为一组或者一个分类器,L是用于训练已标注的样本。Q 是查询函数,用于从未标注样本池U中查询信息量大的信息,S是督导者,可以为U中样本标注正确的标签。学习者通过少量初始标记样本L开始学习,通过一定的查询函数Q选择出一个或一批最有...
主动学习是一种策略/算法,是对现有模型的增强。而不是新模型架构。 主动学习容易理解,不容易执行 主动学习背后的关键思想是,如果允许机器学习算法选择它学习的数据,这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。——Active Learning Literature Survey, Burr Settles ...