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Rethinking Epistemic and Aleatoric Uncertainty in Active Open-Set Annotation: An Energy-Based Approach
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内容提要
本研究提出了一种基于能量的主动开放集标注框架（EAOA），旨在解决主动学习在开放集类别中的挑战。该框架通过整合认知不确定性和随机不确定性，采用自适应采样策略，提高了查询精度和模型性能，效果优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种基于能量的主动开放集标注框架（EAOA）。
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该框架整合了认知不确定性和随机不确定性。
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采用目标驱动的自适应采样策略，提高了查询精度和模型性能。
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EAOA的效果优于现有的主动学习方法。
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