这里，主动学习（Active Learning）出现了，它通过智能地选择有代表性的数据样本来进行标记和训练，从而减...
Bayesian Active Learning for Classification and Preference Learning(论文 2011年)通过贪婪地找到一个能使当前模型熵最大程度减少的数据点x,但由于模型参数维度很高,直接求解困难,因此在给定数据D和新增数据点x条件下,模型预测和模型参数之间的互信息。 Deep Bayesian Active Learning with Image Data(论文,代码 2017年...
Bayesian Active Learning for Classification and Preference Learning(论文2011年)通过贪婪地找到一个能使当前模型熵最大程度减少的数据点x,但由于模型参数维度很高,直接求解困难,因此在给定数据D和新增数据点x条件下,模型预测和模型参数之间的互信息。 Deep Bayesian Active Learning with Image Data(论文,代码2017年)...
如果一个模型能够用少量训练数据,再加上标注人员的修正提炼,得到更准确的标注,那么就能够减少初始标注,减少使用未见过的数据的工作量,以此加快数据标注过程。总结起来一句话:Active Learning + Refinement。 通过将标注人员纳入模型生命周期的每个阶段,我们还可以用人工反馈模型性能来增加模型置信度的“可解释”度量,因为...
Deep Active Learning 最上方为监督学习,对面为非监督学习,之间包括增强学习、半监督学习、在线学习、主动学习。 Supervised Learing 将未标记的数据交给Work进行标记,然后将标记数据交给Learner进行训练。 Semi-Supervised Learning 在监督学习的基础上加了一条线,也就是把大量的未标记数据和少量的标记数据交给Learner进行...
在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下:
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Active learning (AL) forms the basis of deep active learning. In this chapter, I will first explain how active learning is defined and how it is related to the paradigm shift from teaching to learning. Second, I will propose six practical suggestions to enhance the quality of AL-based ...
深度学习(deep learning)的方法在命名实体识别(NER)任务中已广泛应用,并取得了state-of-art性能,但是想得到优秀的结果通常依赖于大量的标记数据。本文证明当深度学习与主动学习(active learning)相结合时,标记的训练数据的量可以大大减少。为了加速主动学习这一过程,本文为NER引入了一种轻量级架构,即CNN-CNN-LSTM模型,...
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...