基于池的主动学习(Pool-Based Active Learning): 数据处理方式:在基于池的方法中,学习算法一开始就有访问一个大的未标记数据池U的能力。 查询决策:学习算法可以评估整个未标记数据池(或其子样本),并根据某种策略(如信息量度)对所有实例进行排名,然后选择最信息丰富的实例进行查询。 适用场景:这种方法适用于有大量未...
基于一个关键的假设:机器学习方法被允许根据自己的需求或者好奇心选择所需要的数据,将会用更少的数据学习的更好。 Active Learning Examples,主动学习的应用范例-如文章头部标题图注-阐明了基于数据池(pool-based active learning cycle)的主动学习流程 如上图,形象化的展示了使用主动学习这一方法(c),在选择数据时,更...
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所...
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)...
http://active-learning.net/ When referring to this document, I recommend using the following citation: Burr Settles. Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Tech- nical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. 2009. An appropriate BIBT ...
而不是新模型架构。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。通过为专家的标记工作进行优先级排序可以大大减少训练模型所需的标记数据量。降低成本,同时提高准确性。
Active Learning Literature Survey Anita Krishnakumar University of California, Santa Cruz Department of Computer Science anita@soe.ucsc.edu June 05, 2007 Abstract The most time consuming and expensive task in machine learning is the gathering of labeled data to train the model or to estimate its ...
Settles, Burr 的 Active Learning Literature Survey 文章为经典的主动学习工作进行了总结。上图是经典的基于池的主动学习框架。在每次的主动学习循环中,根据任务模型和无标签数据的信息,查询策略选择最有价值的样本交给专家进行标注并将其加入到有标签数据集中继续对任务模型进行训练。因为主动学习的过程中存在人的标注,...
Settles, Burr的【Active Learning Literature Survey】—https://minds.wisconsin.edu/bitstream/handle/1793/60660/TR1648.pdf%3Fsequence%3D1%26isAllowed%3Dy文章为经典的主动学习工作进行了总结。上图是经典的基于池的主动学习框架。在每次的主动学习循环中,根据任务模型和无标签数据的信息,查询策略选择最有价值的...
而不是新模型架构。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。通过为专家的标记工作进行优先级排序可以大大减少训练模型所需的标记数据量。降低成本,同时提高准确性。