主動學習簡介 在某些情況下,沒有類標簽的數據相當豐富而有類標簽的數據相當稀少,並且人工對數據進行標記的成本又相當高昂。在這種情況下,我們可以讓學習算法主動地提出要對哪些數據進行標注,之后我們要將這些數據送到專家那里讓他們進行標注,再將這些數據加入到訓練樣本集中對算法進行訓練。這一過程叫做主動 ...
在在線數據的更新時,為了避免重新標注新增所有數據,會采用主動學習的策略。 什么是主動學習 主動學習是機器學習的一種特殊情況,其中學習算法可以交互地查詢用戶 或某些其他信息源 ,以用期望的輸出標記新的數據點。在統計資料中,有時也稱為最佳實驗設計。信息源也稱為教師或甲骨文。 在某些情況下,未標記的數據很多,但是手動標記的成本很高。在這種情況下,學習算法可以主動向用戶 教師查詢標簽。這種類型的迭代監督學 ...
2020-10-12 18:46 0 443 推薦指數:
主動學習簡介 在某些情況下,沒有類標簽的數據相當豐富而有類標簽的數據相當稀少,並且人工對數據進行標記的成本又相當高昂。在這種情況下,我們可以讓學習算法主動地提出要對哪些數據進行標注,之后我們要將這些數據送到專家那里讓他們進行標注,再將這些數據加入到訓練樣本集中對算法進行訓練。這一過程叫做主動 ...
閱讀目錄 1. 寫在前面 2. 什么是active learning? 3. active learning的基本思想 4. active learning與半監督學習的不同 5. 參考文獻 1. 寫在前面 在機器學習 ...
References 本文將簡單介紹什么是主動學習(Active Learning,AL), ...
Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies 論文地址 soft Q-learning 筆記 標准的強化學習策略 \[\begin{equation}\pi^*_{std} = \underset{\pi ...
《Backdoor Learning: A Survey》閱讀筆記 摘要 后門攻擊的目的是將隱藏后門嵌入到深度神經網絡(dnn)中,使被攻擊模型在良性樣本上表現良好,而如果隱藏后門被攻擊者定義的觸發器激活,則被攻擊模型的預測將被惡意改變。這種威脅可能發生在訓練過程沒有完全控制的情況下 ...
文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳學生論文) 文章鏈接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代碼鏈接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning ...
1. 引言 本文所討論的內容為筆者對外文文獻的翻譯,並加入了筆者自己的理解和總結,文中涉及到的原始外文論文和相關學習鏈接我會放在reference里,另外,推薦讀者朋友購買 Stephen Boyd的《凸優化》Convex Optimization這本書,封面一半橘黃色一半白色的,有國內 ...
摘要 多任務學習(Multi-Task Learning, MTL)是機器學習中的一種學習范式,其目的是利用包含在多個相關任務中的有用信息來幫助提高所有任務的泛化性能。 首先,我們將不同的MTL算法分為特征學習法、低秩方法、任務聚類方法、任務關系學習方法和分解方法,然后討論每種方法的特點 ...