贝叶斯生成主动深度学习

ICMLApr, 2019

Bayesian Generative Active Deep Learning

Toan Tran, Thanh-Toan Do, Ian Reid, Gustavo Carneiro

TL;DR本文提出一种贝叶斯生成主动深度学习方法，将主动学习与数据增强相结合，通过在 MNIST、CIFAR-10/100 和 SVHN 数据集上进行训练和分类实验证明，此方法具有更高效的训练和更好的分类结果。

Abstract

deep learning models have demonstrated outstanding performance in several problems, but their training process tends to require immense amounts of computational and human resources for training and labeling, constraining the types of problems that can be tackled. Therefore, the design

deep learning training methods data augmentation active learning bayesian generative

发现论文，激发创造

贝叶斯数据增强方法用于深度模型学习

提出了一种基于贝叶斯公式，利用广义蒙特卡洛期望最大化算法和生成对抗网络的方法，能更好地生成新的标注训练样本，并在 MNIST，CIFAR-10 和 CIFAR-100 的数据集中取得了优于现有数据增强方法和 GAN 模型的分类结果。

Oct, 2017

用于图像分类的主动生成对抗网络

本研究提出了一种结合有监督的条件生成对抗网络和主动学习的新模型，以更小的代价获得数据的标记，且生成的样本能有效地提高流行的图像分类任务中的分类性能。

Jun, 2019

深度贝叶斯主动学习图像数据

该研究结合贝叶斯深度学习与主动学习框架，在高维图像数据的任务中，证明了其在现有主动学习方法上的显着改进。研究表明，结合专业模型，如贝叶斯卷积神经网络，可以使主动学习技术在 MNIST 数据集和皮肤癌诊断任务中得到显著改进。

Mar, 2017

深度主动学习破除幻觉

该研究旨在评估目前基于最新学习方法下的图像分类的主动学习策略的有效性，并且在更实际的情况下验证了选择语义分割的方法，其提出了一种更合适的评估协议。

Dec, 2019

深度贝叶斯主动半监督学习

通过半监督深度学习与主动学习相结合的方法，使用尽可能少的标记样本，同时利用熵最小化对未标记样本进行训练，在 MNIST 数据集上仅使用 300 个标记样本实现 2.06% 的误差率和 1000 个标记样本实现 1.06% 的误差率。该方法可以获得高准确性的敏捷标注过程，同时节省标记成本。

Mar, 2018

自然语言处理的深度贝叶斯主动学习：一项大规模实证研究结果

本篇论文就深度主动学习进行了大规模实证研究，针对多种任务和数据集、模型以及获取函数，证实贝叶斯主动学习方法在许多方面都优于传统的不确定性采样方法。

Aug, 2018

贝叶斯神经网络在主动学习中的有效性

本文研究使用贝叶斯神经网络进行主动学习，相较于集成技术更能有效地捕捉不确定性，拥有更好的模型效果，同时还揭示了集成技术的一些关键缺陷。

Apr, 2021

图像分类的主动生成

该论文提出了一种名为 ActGen 的方法，旨在提高图像生成的效率，并通过将生成的图像纳入训练集来增强模型性能。通过使用真实图像作为引导，在扩散模型的去噪过程中，引入了一种注重图像引导的技术，并利用模型对类别提示的关注来确保类似前景对象的保留性，同时增加背景的多样性。此外，还引入了一种基于梯度的生成引导方法，用两种损失生成更具挑战性的样本，并防止生成的图像与之前生成的图像过于相似。在 CIFAR 和 ImageNet 数据集上进行的实验结果表明，该方法在产生的图像数量显著减少的同时，实现了更好的性能。

Mar, 2024

基于贝叶斯主动学习的生产系统研究与可重用库

本研究分析了当前主要的主动式学习技术中存在的主要缺点，并提出了缓解这些缺点的方法，包括使用部分不确定性采样和更大的查询大小加速主动式学习循环，并展示了开源贝叶斯主动式学习库 BaaL。

Jun, 2020

主动学习中的学习损失

本文提出了一种新颖的主动学习方法，使用一个小的参数模块 “loss prediction module” 来预测未标注数据的损失值，并基于此向其他特征不确定的数据请求人类进行标注，可以适用于深度神经网络的所有任务，结果表明该方法在图像分类、物体检测和人体姿态估计等任务中优于之前的方法。

May, 2019