符号定义 主动学习每一次迭代选择的样本数量为一个 budget 训练集中初始无标签数据集记为 unlabeled data,\(\bm{u}^0\) 训练集中初始有标签数据集记为 initial labeled data,\(\bm{s}^0\) 查询策略:Core-set k-Center-Greedy 主动学习每一轮将选择 budget 个样本,core-set 方法将这个过程视为寻找一个当前最佳集合的问题,顺序从 unlabeled data 中选出 budget 个样本加入集合 \(\b…

Active Learning主动学习 我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候,往往是训练样本规模越大,分类的效果就越好.但是在现实生活的很多场景中,标记样本的获取是比较困难的,这需要领域内的专家来进行人工标注,所花费的时间成本和经济成本都是很大的.而且,如果训练样本的规模过于庞大,训练的时间花费也会比较多.那么有没有办法,用尽可能少的标注,获取尽可能好的训练结果?主动学习(Active Learning)为我们提供了这种可能.主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本,并交由专家进行标记…

目录 什么是主动学习? 主动学习 vs. 被动学习 为什么需要主动学习? 主动学习与监督学习.弱监督学习.半监督学习.无监督学习之间的关系 主动学习的种类 主动学习的一个例子 主动学习工具包 ALiPy References 本文将简单介绍什么是主动学习(Active Learning,AL),为什么需要主动学习,主动学习和监督学习.弱监督学习.半监督学习.无监督学习之间是什么关系.最后再简单介绍主动学习的分类.(这里介绍的主动学习是机器学习的一个子领域.) 什么是主动学习? 主动学习(Acti…

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,…

Cookies   1.创建HttpCookies Cookie=new HttpCookies("CookieName");2.添加内容Cookie.Values.Add("UserName","ABC"); Cookie["UserName"]="ABC";3.修改内容Cookie.Values["UserName"]="CBA";4.读取内容var UserNa…

本文记录了博主阅读ICCV2019一篇关于主动学习论文的笔记,第一篇博客,以后持续更新哈哈 论文题目:<Variational AdVersarial Active Learning> 原文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.00370 开源地址:https://github.com/sinhasam/vaal ·摘要 主动学习旨在形成有效标记的算法,通过采样最有代表性的查询结果去使用标注专家标记.本文描述了一种基于池的半监督主动学习算法,以对抗的方式学习采样机制.通过…

1. 引言 本文所讨论的内容为笔者对外文文献的翻译,并加入了笔者自己的理解和总结,文中涉及到的原始外文论文和相关学习链接我会放在reference里,另外,推荐读者朋友购买 Stephen Boyd的<凸优化>Convex Optimization这本书,封面一半橘黄色一半白色的,有国内学者翻译成了中文版,淘宝可以买到.这本书非常美妙,能让你系统地学习机器学习算法背后蕴含的优化理论,体会数学之美. 本文主要围绕下面这篇paper展开内涵和外延的讨论: [1] Siddiqui M A, Fer…

阅读目录 1. 写在前面 2. 什么是active learning? 3. active learning的基本思想 4. active learning与半监督学习的不同 5. 参考文献   1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习…

主动学习: 主动学习的过程:需要分类器与标记专家进行交互.一个典型的过程: (1)基于少量已标记样本构建模型 (2)从未标记样本中选出信息量最大的样本,交给专家进行标记 (3)将这些样本与之前样本进行融合,并构建模型 (4)重复执行步骤(2)和步骤(3),直到stopping criterion(不存在未标记样本或其他条件)满足为止 模拟思路: 1. 将数据分为label 和 unlabel数据集 2. 将 unlabel 分为100个一组,每组样本数组分别求出熵值,按照熵值排序,取前5个样本,…

MySQL学习——查询表里的数据 摘要:本文主要学习了使用DQL语句查询表里数据的方法. 数据查询 语法 select [distinct] 列1 [as '别名1'], ..., 列n [as '别名n'] from 表名 [where 表达式] [group by 表达式] [having 表达式] [order by 表达式] [limit 起始编号, 查询条数] 说明 列1, ..., 列n:表示查询的字段,查询多个字段用“,”分隔,使用“*”号表示查询全部字段,使用“distinct”…