【摘 要】
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传统主动学习中采用的批量采样模式忽略了样本之间的相互关系,因而会不可避免地引入冗余。针对上述问题,提出了一种动态批量采样模式,采取"逐一标注,批量训练"的流程,综合利用当前分类模型和先前标注样本对后续采样进行动态指导;在此基础上,进一步提出了基于动态确定度传播的选择性采样算法,有效地提高了所选取样本的信息量。实验结果证明,基于动态确定度传播的选择性采样算法能够显著改进分类结果。
【机 构】
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中国科学技术信息研究所战略研究中心
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传统主动学习中采用的批量采样模式忽略了样本之间的相互关系,因而会不可避免地引入冗余。针对上述问题,提出了一种动态批量采样模式,采取"逐一标注,批量训练"的流程,综合利用当前分类模型和先前标注样本对后续采样进行动态指导;在此基础上,进一步提出了基于动态确定度传播的选择性采样算法,有效地提高了所选取样本的信息量。实验结果证明,基于动态确定度传播的选择性采样算法能够显著改进分类结果。
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