有限样本学习（二）：主动学习
现有的批抽样主动学习算法主要受3个限制：(1)一些主动学习方法基于单选择准则或对数据、模型设定假设，这类方法很难找到既有不确定性又有代表性的未标记样本；(2)现有批抽样 ...
CN102496061A - 基于主动学习的神经网络样本选择方法及其装置
(2)根据本发明的样本选择方法及其装置提出了一种基于敏感性的有效样本选择方法 ... 小样本学习的网络流量分类方法及系统. CN114881343A 2022-08-09 基于特征选择的 ...
该报告将小数据学习方法分为了5 大类：（1）迁移学习（Transfer Learning）；（2）数据标注（Data labeling） ；（3）人工数据生成（Artificial data）；（4）贝叶斯方法（ ...
小样本学习是一种机器学习框架，其中AI 模型通过使用极少量的标记样本进行训练来学习作出准确的预测。
在两个数据集上进行仿真实验，与传统分类算法相比，所提算法的总体分类精度分别提高了1.97%、0.49%，表明该算法能够有效地提升主动学习样本选择的效率，在有限带标记样本情况下 ...
相关文献［2，8，14］中有几种模型计算输入样本的确信程度的策略.如果一个深度网络通过在每个权重ω上放置一个概率分布来训练，针对输入x可获得一个预测平均值 E ...
受到人类学习观点的启发, 小样本学习(few-shot learning)的概念被提出, 使得机器学习更加靠近人类思维. 早在20世纪八九十年代, 就有一些研究人员注意到了单样本学习(one- ...
小样本学习：类人智能算法的初级形态，加速垂直场景下的AI 普惠化
AutoML 是一套主动学习算法框架，通过主动学习（Active Learning）技术，改 ... 2）小样本学习算法的迭代创新能. 力。（3）算法和模型的抽象标准化，最大 ...
CN111191732A - 一种基于全自动学习的目标检测方法- Google Patents
... 学习方法配合使用，形成了一种全自动学习的目标检测方法；. 2、本发明利用小规模原始图像数据集，通过主动学习和自监督自动标注已有数据，减少模型过拟合的可能性，兼顾整个样本 ...
在机器学习领域，标注数据的获取通常是一项昂贵且耗时的任务。然而，在实际应用中，我们经常面临着标注样本数量有限的情况。弱样本学习作为一种解决这一 ...
其思路是通过文本聚类筛选代表性新闻以辅助专家设定类目,并在代表性样本构成的训练集上使用集成学习训练初始分类器,最后利用主动学习方法迭代优化初始分类器。 2 相关研究 ...
因此，在这些业务领域，要想获得样本和构建模型，就必须要通过人力的参与。那么如何通过一些机器学习算法来降低人工标注的成本就是从业者需要关注的问题了。
但是一个现实的问题是标注人力是有限的，也就是说一定时间内标注人力产出的标注样本是有限的。 ... 其中绿色代表第一类样本，黑色代表第二类样本。现在我们使用模型去预测未 ...
此前提到元学习需要3 个辅助任务，其中2 ... 因此，必须在探索与利用之间找到平衡。 事实上，迭代选择测试样本来标注、并逐步扩充训练数据的过程是一个主动学习 ...
为了解. 决标注困难带来的有限样本情况下的分类问题, 主. 动学习(Active learning) ... . 通过计算图2 (a) 和图2 (b) 中两个样本的. 熵, 结果却发现分类不确定性高的 ...
... 样本则通过主动学习进. 行选择。廖学军（音译，Xuejun Liao）等人[6]提出了一种 ... 法，从有限个样本估计适应推广能力。但是当VC 维不是有限的情况下会有什么样的 ...
▫主动学习. ▫领域泛化. 训练集. 目标模型. Page 66. 传统监督学习辅助元学习 ... ICLR'19. Page 73. 挑战2：非标准小样本学习. ▫类别和样本数目的扩展. H.-J. Ye et ...
比较与应用1.背景介绍主动学习（Active Learning）和监督 ... - 稀土掘金
通过对这些样本进行标注，模型可以更快地提高准确性，并在有限的标注资源中获得更好的性能。主动学习在医疗诊断、自动驾驶等领域具有重要应用价值。 2.核心 ...
2、迁移学习. 利用已有的大规模数据集上预训练好的模型，在小数据集 ... 利用主动学习策略，选择最具信息量的样本进行标注，帮助模型更有效地学习 ...
假设空间会根据这个点来淘汰很多线性分类器，该过程持续循环，即当样本落在该区域内再选择进行标记。假设空间的大小会逐渐变小，并最终生成一个十分准确的模型。 这里，我们来 ...