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BAL：平衡多样性和新颖性的主动学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种通过自监督学习获取特征的方法，利用聚类距离差异度量标识多样的数据，并构建自适应子集来平衡多样和不确定的数据。该方法在广泛认可的基准测试上提高了1.20%的性能，并在不同标注预算下验证了其有效性。
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关键要点
- 该研究提出了一种通过自监督学习获取特征的方法。
- 利用聚类距离差异度量标识多样的数据。
- 构建自适应子集来平衡多样和不确定的数据。
- 该方法在广泛认可的基准测试上提高了1.20%的性能。
- 在不同标注预算下验证了该方法的有效性。
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