human labeling | BriefGPT - AI 论文速递

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追求人类标注：无监督学习的新视角
HUME 是一个简单的模型无关框架，用于推断给定数据集的人类标签，无需任何外部监督。通过利用人类标签定义的类别在表示空间上是线性可分的洞察，HUME 指导数据集的所有可能标签的搜索，以发现潜在的人类标签。尽管其简单性，HUME 在多个基准图
PDF8 months ago
数据中心机器学习的重新标记方法
本文介绍了一种简单的方法，通过使用模型的预测结果，找到并重新标记噪声数据，以解决部分手动标记数据质量不高的问题，并在多项深度学习任务中取得 90 分以上的成绩。实验结果和人类评价结果验证了该方法的有效性。
PDFa year ago
CVPR大规模图像分类数据集高效标注的良好实践
本文研究了一种高效的策略收集多类别图像集的分类标签，使用自监督学习技术并将标注问题视为半监督学习问题，并提出了有效的标注指南，用此方案对 ImageNet100 图像集进行模拟实验，结果表明每张图像平均仅需 0.35 个标注，即可标注到 8
PDF3 years ago
IJCAI文本成员查询
该论文提出了一种新颖的主动学习解决方案，使用少量标记数据来合成有用的成员查询 (MQs)，并使用修改运算符，在搜索空间中应用搜索算法生成与学习者高度相关的新示例，增强分类器性能。
PDF6 years ago