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图像分类中的深度主动学习研究综述
被引量：
1
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作者
江显森
《长江信息通信》
2021年第3期161-163,共3页
深度学习已在众多领域如图像分类中取得突破性发展,其成功依赖大量标注数据。然而很多领域中数据标注代价昂贵。主动学习主要是通过合适的查询策略选择信息量大的未标注数据交由专家或者工作人员进行标记,试图以尽可能少的高质量标注数...
深度学习已在众多领域如图像分类中取得突破性发展,其成功依赖大量标注数据。然而很多领域中数据标注代价昂贵。主动学习主要是通过合适的查询策略选择信息量大的未标注数据交由专家或者工作人员进行标记,试图以尽可能少的高质量标注数据训练高性能的模型。从不同角度详细地对基于预设计策略和基于学习损失的主动学习方法的研究现状进行了分析和比较,最后对现有的主动学习进行了总结和进一步指出了一些值得研究的方向。
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关键词
深度学习
主动学习
深度主动学习
预设计策略
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职称材料
题名
图像分类中的深度主动学习研究综述
被引量：
1
1
作者
江显森
机构
贵州师范大学大数据与计算机科学学院
出处
《长江信息通信》
2021年第3期161-163,共3页
文摘
深度学习已在众多领域如图像分类中取得突破性发展,其成功依赖大量标注数据。然而很多领域中数据标注代价昂贵。主动学习主要是通过合适的查询策略选择信息量大的未标注数据交由专家或者工作人员进行标记,试图以尽可能少的高质量标注数据训练高性能的模型。从不同角度详细地对基于预设计策略和基于学习损失的主动学习方法的研究现状进行了分析和比较,最后对现有的主动学习进行了总结和进一步指出了一些值得研究的方向。
关键词
深度学习
主动学习
深度主动学习
预设计策略
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
图像分类中的深度主动学习研究综述
江显森
《长江信息通信》
2021
1
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