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学习长尾数据的降标签方法
减少长尾数据标注成本的弱监督学习方法，有效保留了尾部样本的有监督信息，并提出了一种简单高效且具有强大理论保证的学习框架，通过对 ImageNet 等基准数据集的广泛实验证实了其有效性，优于最先进的弱监督方法。
PDF3 months ago
主动学习框架用于多模态三维物体检测
使用主动学习为多模态三维物体检测填补研究空白，提出了 ActiveAnno3D，一个用于选择最具信息性的训练样本进行标记的主动学习框架，在 nuScenes 和 TUM 交通路口数据集上进行了广泛实验，并将主动学习框架集成到 proAnno
PDF5 months ago
计算高效的主动学习
通过简单而有效的方法不仅可以降低主动学习过程的计算成本，还能保持模型性能，从而优化大规模数据集的标注效率。
PDF6 months ago
利用蕴含式建模应对文本分类中的概念变化
该文研究了针对自然语言处理中文本分类问题中的概念变化，提出了一种将普通分类转化为蕴含问题的重新训练文本分类器的方法，通过在真实和合成数据集上的实验证明了该方法的有效性，并在少样本学习设置中分别取得了 7% 和 40% 的 F1 绝对增益，同
PDF8 months ago
超越标签神谕：窃取机器学习模型的意义是什么？
以查询访问方式为前提设计的模型提取攻击旨在通过机器学习即服务提供商所提供的 API 获取已训练模型，该攻击的主要动机在于以比重新训练模型更低的成本获取模型。然而，我们的研究显示，攻击者常常无法节约数据采集和标注成本，并且攻击成功与攻击者的先
PDF9 months ago
自主驾驶模拟中的主动数据采集
本文提出了一种主动数据收集策略来改善自主驾驶算法中需要的数据集质量问题，实验结果表明该策略可以显著降低标注成本和数据集大小，提高数据集质量，从而提高自主驾驶系统的性能。
PDFa year ago
击中目标：以代价为基础的最优主动学习停止
本文介绍利用主动学习通过提供可行建议，确定适合特定现实情景的停止标准以减少标注成本的方法。作者提出了大规模的停止标准比较，使用成本测量来量化准确性 / 标签交换，并提供了所有停止标准的公共实现和一个开源框架。
PDF3 years ago
EMNLP自监督语言建模的冷启动主动学习
使用 BERT 预训练模型，通过最小化蒙版语言模型损失，实现在减少样本采样迭代和计算时间的同时，更高效地减少文本分类标注成本。
PDF4 years ago