【Active Learning】的更多相关文章

[Machine Learning] Active Learning

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上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…

浅谈 Active Learning

1. Active Query Driven by Uncertainty and Diversity for Incremental Multi-Label Learning The key task in active learning is to design a selection criterion such that queried labels can improve the classification model most. many active selection crit…

论文阅读之　A Convex Optimization Framework for Active Learning

A Convex Optimization Framework for Active Learning Active learning is the problem of progressively selecting and annotating the most informative unlabeled samples, in order to obtain a high classification performance. 目前AL方法存在的问题有: 1.大部分AL算法在预训练分类器之…

[Active Learning] 01 A Brief Introduction to Active Learning 主动学习简介

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…

[Active Learning] Multi-Criteria-based Active Learning

目录 1 Informativeness 2 Representativeness 3 Diversity 3.1 Global consideration 3.2 Local consideration 4 Combinations of three criteria 4.1 Strategy 1 4.2 Strategy 2 4.3 Strategy 1 vs. Strategy 2 References Active Learning (AL) 的 query criteria 大致可以分…

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(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…

Active Learning

怎么办?进行Active Learning主动学习 Active Learning是最近又流行起来了的概念,是一种半监督学习方法. 一种典型的例子是:在没有太多数据的情况下,算法通过不断给出在决策边界上的样本,让打标者进行打标,使得算法明确分类边界,该算法结合On-Line的使用和灰度测试等方法,可以在有大量无标签数据和大量用户资源的时候,从无到有地创建良好的分类器. 如何进行主动学习 周志华的<机器学习>里介绍主动学习的时候提到,利用SVM进行主动学习的时候,应该先用少量有标签的样本训练一个…

Recorder︱深度学习小数据集表现、优化（Active Learning）、标注集网络获取

一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用…

Active Learning主动学习

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…

机器学习分支：active learning、incremental learning、online machine learning

1. active learning Active learning 是一种特殊形式的半监督机器学习方法,该方法允许交互式地询问用户(或者其他形式的信息源 information source)以获取对新的数据样本的理想输出. Active learning 提供的这种交互机制尤其适用于 unlabeled data 有很多,且手工标注的代价十分高昂的场合.显然这种交互式地向用户询问以获取label,使得原始非监督问题变成了一种迭代式的监督学习(iterative supervised lear…