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盲目多分布噪声去除的可扩展训练策略
通过自适应采样 / 主动学习策略，在高维度下扩展了通用降噪网络的训练方法，并将真实的规范损失景观进行多项式逼近，从而实现几乎两个数量级的训练时间缩短。我们在模拟的联合 Poisson-Gaussian-Speckle 噪声上进行了测试，并证
PDF8 months ago
基于测试时增强的主动学习与自训练的高效标签分割
深度学习技术依赖于大规模数据集，其注释非常耗时。为了减轻注释负担，已经开发了自训练（ST）和主动学习（AL）方法，以及将它们以迭代方式结合的方法。然而，尚不清楚每种方法最有用的时间以及在何时结合它们是有优势的。本文提出了一种新的方法，它使用
PDFa year ago
黑盒顺序决策系统的自主能力评估
本文提出了一种能够有效描述黑盒决策系统能力的主动学习方法，并证明了该方法的收敛性和少许示例的普适性。
PDFa year ago
超越标签：通过新型主动学习结构为人类提供自然语言解释的支持
该研究提出了一种新的主动学习框架，通过加入自然语言解释生成模型，实现在低资源条件下减少标签和解释注释的人工成本，并提升了决策方案生成的效果。
PDFa year ago
基于主动迁移学习的水平集估计技术的材料表面自适应缺陷区域识别
本文提出的自适应映射方法与基于主动学习的水平集估计问题（AL-based LSE）解决了材料表面缺陷区域鉴定的效率问题，同时引入了迁移学习方法以利用先前的信息，最终将该方法应用于硅片红区估计，并展示了比传统方法更低的测量成本。
PDFa year ago
探索学习：元学习引导交互式数据探索
本文提出了一种基于元学习的 “学习探索框架”，以将数据探索过程视为少样本学习的过程，并通过多轮用户标注来实现，进而通过自动生成的元任务来学习分类器，从而大大缩短探索数据感兴趣区域的时间，最终在真实数据集上证明其相比于现有的 “按例探索” 解
PDF2 years ago
DebtFree: 使用半监督学习在自我承认技术债务识别中最小化标注成本
DebtFree, a two-mode framework based on unsupervised learning is proposed as a more efficient and accurate way for ident
PDF2 years ago
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。
PDF7 years ago
鲁棒交互式学习
本文提出了一种对标准主动学习模型进行延伸的模型，其中允许一种更一般类型的查询，即类条件查询。本文研究了这样的查询在两种已知噪声模型下的表现，给出了对于一般性不可知设置和有界噪声模型下的查询量的近乎严格的上下界，并表明我们的方法可以针对（未知
PDF13 years ago