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一个跨领域主动学习的基准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
CDALBench是首个涉及计算机视觉、自然语言处理和表格学习的主动学习基准，通过50次运行评估展示了跨领域特性和大量重复对于主动学习研究的复杂评估至关重要。同时，CDALBench也表明只进行三次运行所得到的特定方法的优越性可能会显著不同，因此跨领域基准和大量运行非常重要。
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关键要点
- CDALBench是首个涉及计算机视觉、自然语言处理和表格学习的主动学习基准。
- CDALBench通过50次运行评估展示了跨领域特性和大量重复的重要性。
- 只进行三次运行可能导致特定方法的优越性显著不同。
- 相同数据集上，好的方法的性能可能明显好于或差于随机方法。
- 跨领域基准和大量运行对于主动学习研究至关重要。
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