NIPSMay, 2018

主动自适应的序列学习

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TL;DR提出了一种主动和自适应地解决一系列机器学习问题的框架，该框架通过使用一些未标记数据池中的最具信息量的样本，利用先前步骤中获得的信息，使用基于随机梯度下降的主动学习算法来实现近乎最优的风险性能，并构建了一个学习问题变化的估计器，通过使用主动学习样本提供一种自适应的样本大小选择规则，以保证足够的时间步数时超额风险是有界的。
active learningadaptive sample size selectionstochastic gradient descentmaximum likelihood estimationchange detection
发现论文，激发创造
  • 主动学习：问题设置和最新发展

    本文介绍了有监督学习中获取标记数据的高成本和获取大量未标记数据的轻松方法，以及通过自适应选择标记样本来获得高精度预测模型的主要问题设置和最近的研究趋势。重点介绍了选择从数据中进行标记的学习获取函数的研究、关于主动学习算法的理论工作和顺序数据获取的停止标准。介绍了材料开发和测量的应用示例。

    Dec, 2020

  • 主动标注：流式随机梯度

    介绍了一种使用部分监督的主动学习方法，在详细阐述机器学习中随机梯度下降和鲁棒回归的基础上，提供了流式技术以证明其最小一般化误差和采样数的比率。

    May, 2022

  • 多样化小批量主动学习

    该研究致力于解决减少有标签的训练数据来训练监督式分类模型的问题，通过使用 Active Learning 和 K-means 聚类算法，采用 mini-batch Active Learning 方法来快速有效地选取对模型具有信息量和多样性的训练样例，以达到相当或更好的性能表现。

    Jan, 2019

  • 贝叶斯批次主动学习作为稀疏子集逼近

    本研究提出一种基于贝叶斯批量主动学习方法来解决大规模监督模型中标签获取成本高的问题，从而利用大量未标记数据来改善模型性能。此方法通过逼近模型参数的完整数据后验概率，并使用随机投影技术来推广到任意模型，从而使批处理的数据选择更加多样，有效降低了计算复杂度，并在多个大规模回归和分类任务上得到了证实。

    Aug, 2019

  • 一种新的批量主动学习方法及其应用于合成孔径雷达数据集

    使用 Dijkstra 的 Annulus Core-Set 和 LocalMax 相结合的批处理主动学习方法，在维持模型准确度的同时提高了效率，应用于 FUSAR-Ship 和 OpenSARShip 数据集的分类，并超越了基于 CNN 的现有方法。

    Jul, 2023

  • 一步主动学习的元学习方法

    本文研究了代价昂贵的标注问题，并提出了一种使用元学习技术来学习主动学习策略的模型，在池化的场景下使用。实验获得了鼓舞人心的结果。

    Jun, 2017

  • 主动模型选择

    该论文研究了主动学习中困难的预测模型选择问题，并提出一种基于模型探针（model probes）的方法 Biased-Robin Algorithm，能够在相同成本和先验概率下有效地选择模型。

    Jul, 2012

  • 大规模批量主动学习

    研究了一种高效的批量主动学习算法，该算法结合不确定性和多样性概念，在批量设置中易于扩展，并与先前研究中使用的批量大小（100K-1M）相比提高模型训练效率。同时，还证明了相关采样方法的标签复杂度保证，该方法在特定情况下几乎等同于我们的采样方法。

    Jul, 2021

  • 部署主动学习的实际障碍

    本文研究了主题 “主动学习”，发现尽管在特定模型和特定领域中使用主动学习可能会带来好处，但在不同模型和任务之间泛化当前方法的好处不可靠，并且主动学习的认购数据与指导其获取的模型相结合，与使用独立同分布的（I.I.D）随机样本训练继任模型的方法相比并没有明显的优势，主动学习的局限性是否值得现实中的应用，值得深思。

    Jul, 2018

  • 从数据中学习主动学习

    本文提出了一种新的基于数据驱动的主动学习方法，该方法将问题选择过程描述为回归问题以学习基于以前经验的策略，具有广泛的适用性。

    Mar, 2017