带有偏倚非响应的主动学习

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内容提要

本研究提出了一种新的活动学习方法,通过学习的代理模型选择批次的未标记实例来进行数据获取,从而减少标注成本。该方法克服了现有活动学习方法的局限性。

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关键要点

  • 活动学习是一种通过选择性请求标签来提高模型性能的方法。
  • 本研究提出了一种新的活动学习方法。
  • 该方法通过学习的代理模型选择未标记实例进行数据获取。
  • 新方法旨在减少标注成本。
  • 该方法克服了现有活动学习方法的局限性,包括昂贵的获取函数计算和多轮交互。
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