Jul, 2023

稀疏且噪音标注下的主动学习标签鲁棒分配

TL;DR利用未标记的样本空间,我们提出了两种新的注释统一算法,旨在解决主动学习中存在的错误数据标注问题,并通过在四个公共数据集上的实验证明该方法在评估标注者可靠性和分配实际标签方面的鲁棒性和优越性,超过了现有算法和简单的多数投票。