ICCVAug, 2021
减少标注工作量:自监督活跃学习相遇
Reducing Label Effort: Self-Supervised meets Active Learning
Javad Zolfaghari Bengar, Joost van de Weijer, Bartlomiej Twardowski, Bogdan Raducanu
TL;DR本研究针对减少标注工作的两种范式:主动学习和自学习,研究它们能否相互受益。在对象识别数据集(包括 CIFAR10、CIFAR100 和 Tiny ImageNet)上的实验证明:对于低的标注预算,主动学习对自学习没有帮助。当标注预算很高时,主动学习和自学习的组合是有益的。