2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,…

我的学习阶段是跟着CZBK黑马的双源课程,学习目标以及博客是为了审查自己的学习情况,毕竟看一遍,敲一遍,和自己归纳总结一遍有着很大的区别,在此期间我会参杂Java疯狂讲义(第四版)里面的内容. 前言:此随笔主要是Java基础中的基础,相信大家对这方面肯定有着自己的理解和认识,具体详解可以参照万能的baidu,有的我就一笔带过,希望在我的学习之路上能够有大牛进行指导,也有更多的小伙伴共勉. 该篇都是Java中基础中的基础,必须要有自己的思路和思维,切记不可看懂就完,一定要自己多敲多练 1.流程控制…

目录 什么是主动学习? 主动学习 vs. 被动学习 为什么需要主动学习? 主动学习与监督学习.弱监督学习.半监督学习.无监督学习之间的关系 主动学习的种类 主动学习的一个例子 主动学习工具包 ALiPy References 本文将简单介绍什么是主动学习(Active Learning,AL),为什么需要主动学习,主动学习和监督学习.弱监督学习.半监督学习.无监督学习之间是什么关系.最后再简单介绍主动学习的分类.(这里介绍的主动学习是机器学习的一个子领域.) 什么是主动学习? 主动学习(Acti…

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.这一过程叫做主动学习. 主动学习方法一般可以分为两部分: 学习引擎和选择引擎.学习引擎维护一个基准分类器,并使用监督学习算法对系统提供的已标注样例进行学习从而使该分类器的性能提高,而选择引擎负责运行样例选择算法选择一个未标注…

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(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…

主动学习: 主动学习的过程:需要分类器与标记专家进行交互.一个典型的过程: (1)基于少量已标记样本构建模型 (2)从未标记样本中选出信息量最大的样本,交给专家进行标记 (3)将这些样本与之前样本进行融合,并构建模型 (4)重复执行步骤(2)和步骤(3),直到stopping criterion(不存在未标记样本或其他条件)满足为止 模拟思路: 1. 将数据分为label 和 unlabel数据集 2. 将 unlabel 分为100个一组,每组样本数组分别求出熵值,按照熵值排序,取前5个样本,…

Active Learning主动学习 我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候,往往是训练样本规模越大,分类的效果就越好.但是在现实生活的很多场景中,标记样本的获取是比较困难的,这需要领域内的专家来进行人工标注,所花费的时间成本和经济成本都是很大的.而且,如果训练样本的规模过于庞大,训练的时间花费也会比较多.那么有没有办法,用尽可能少的标注,获取尽可能好的训练结果?主动学习(Active Learning)为我们提供了这种可能.主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本,并交由专家进行标记…

本文记录了博主阅读ICCV2019一篇关于主动学习论文的笔记,第一篇博客,以后持续更新哈哈 论文题目:<Variational AdVersarial Active Learning> 原文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.00370 开源地址:https://github.com/sinhasam/vaal ·摘要 主动学习旨在形成有效标记的算法,通过采样最有代表性的查询结果去使用标注专家标记.本文描述了一种基于池的半监督主动学习算法,以对抗的方式学习采样机制.通过…

符号定义 主动学习每一次迭代选择的样本数量为一个 budget 训练集中初始无标签数据集记为 unlabeled data,\(\bm{u}^0\) 训练集中初始有标签数据集记为 initial labeled data,\(\bm{s}^0\) 查询策略:Core-set k-Center-Greedy 主动学习每一轮将选择 budget 个样本,core-set 方法将这个过程视为寻找一个当前最佳集合的问题,顺序从 unlabeled data 中选出 budget 个样本加入集合 \(\b…

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,有国内学者翻译成了中文版,淘宝可以买到.这本书非常美妙,能让你系统地学习机器学习算法背后蕴含的优化理论,体会数学之美. 本文主要围绕下面这篇paper展开内涵和外延的讨论: [1] Siddiqui M A, Fer…