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entropy-based active learning
搜索结果 - 2
深度主动学习:现实检验
通过全面评估当前最先进的深度主动学习方法,我们的研究发现在一般情况下没有单一模型的方法能显著超越基于熵的主动学习方法,甚至一些方法还不如随机抽样。我们深入研究了常常被忽视的方面,如初始预算、预算递增步长和预训练的影响,并揭示了它们在实现卓越
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4 months ago
atTRACTive:使用主动学习的半自动化白质纤维束分割
提出一种半自动熵基主动学习方法,通过很少的标注样本,快速直观地从数百万条流线的全脑道路图中分割出白质束,能够在肿瘤病例中实现与正常状况相当的分割效果(dice=0.71),而平均分割时间也比传统基于感兴趣区域的方法更短。
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a year ago
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