主动学习(Active Learning)
主动学习简介 在某些情况下，没有类标签的数据相当丰富而有类标签的数据相当稀少，并且人工对数据进行标记的成本又相当高昂。在这种情况下，我们可以让学习算法主动地提出要对哪些数据进行标注，之后我们要将这些数据送到专家那里让他们进行标注，再将这些数据加入到训练样本集中对算法进行训练。这一过程叫做主动 ...
原文：【论文阅读】主动学习 (Active Learning)
在在线数据的更新时，为了避免重新标注新增所有数据，会采用主动学习的策略。 什么是主动学习 主动学习是机器学习的一种特殊情况，其中学习算法可以交互地查询用户 或某些其他信息源 ，以用期望的输出标记新的数据点。在统计资料中，有时也称为最佳实验设计。信息源也称为教师或甲骨文。 在某些情况下，未标记的数据很多，但是手动标记的成本很高。在这种情况下，学习算法可以主动向用户 教师查询标签。这种类型的迭代监督学 ...
2020-10-12 18:46 0 443 推荐指数：
相关推荐
主动学习——active learning
阅读目录 1. 写在前面 2. 什么是active learning？ 3. active learning的基本思想 4. active learning与半监督学习的不同 5. 参考文献 1. 写在前面 在机器学习 ...
[Active Learning] 01 A Brief Introduction to Active Learning 主动学习简介
References 本文将简单介绍什么是主动学习（Active Learning，AL）， ...
[强化学习论文阅读(9)]:soft Q-learning
Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies 论文地址 soft Q-learning 笔记 标准的强化学习策略 \[\begin{equation}\pi^*_{std} = \underset{\pi ...
论文阅读《Backdoor Learning: A Survey》
《Backdoor Learning: A Survey》阅读笔记 摘要 后门攻击的目的是将隐藏后门嵌入到深度神经网络(dnn)中，使被攻击模型在良性样本上表现良好，而如果隐藏后门被攻击者定义的触发器激活，则被攻击模型的预测将被恶意改变。这种威胁可能发生在训练过程没有完全控制的情况下 ...
【论文阅读】Deep Mutual Learning
文章：Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接：https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning ...
简要介绍Active Learning(主动学习)思想框架，以及从IF（isolation forest）衍生出来的算法：FBIF（Feedback-Guided Anomaly Discovery）
1. 引言 本文所讨论的内容为笔者对外文文献的翻译，并加入了笔者自己的理解和总结，文中涉及到的原始外文论文和相关学习链接我会放在reference里，另外，推荐读者朋友购买 Stephen Boyd的《凸优化》Convex Optimization这本书，封面一半橘黄色一半白色的，有国内 ...
论文阅读 | A Survey on Multi-Task Learning
摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式，其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。 首先，我们将不同的MTL算法分为特征学习法、低秩方法、任务聚类方法、任务关系学习方法和分解方法，然后讨论每种方法的特点 ...