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Jan, 2024
推进深度主动学习和数据子集选择:用信息理论直觉统一原则
Advancing Deep Active Learning & Data Subset Selection: Unifying Principles with Information-Theory Intuitions
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Andreas Kirsch
TL;DR
通过改进深度学习模型的标签和训练效率,此研究旨在增强深度学习的实用性。具体地,研究基于信息论原理的数据子集选择技术,包括主动学习和主动采样,其中主动学习提高了标签效率,而主动采样增强了训练效率,并系统研究了这些技术在深度学习中的应用。
Abstract
At its core, this thesis aims to enhance the practicality of
deep learning
by improving the label and training efficiency of
deep learning
models. To this end, we investigate
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