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推进深度主动学习和数据子集选择：用信息理论直觉统一原则
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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
该研究提出了一种基于Wasserstein距离的深度批量主动学习方法，通过替代优化来优化深度神经网络参数和批处理查询选择，同时考虑不确定性-多样性权衡的原则。实验结果表明，该方法在基准测试中表现出更好的性能和时间效率。
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关键要点
- 提出了一种基于Wasserstein距离的深度批量主动学习方法。
- 该方法通过替代优化来优化深度神经网络参数和批处理查询选择。
- 考虑了不确定性-多样性权衡的原则。
- 在不同的基准测试中评估了所提出的方法。
- 与基线相比，该方法展现出更好的性能和时间效率。
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