Real: A representative error-driven approach for active learning
Given a limited labeling budget, active learning (al) aims to sample the most informative instances from an unlabeled pool to acquire labels for subsequent model training. To achieve this, al typically measures the informativeness of unlabeled instances based on uncertainty and diversity. However, i...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | CHEN, Cheng, WANG, Yong, LIAO, Lizi, CHEN, Yueguo, DU, Xiaoyong |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/8586 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/9589/viewcontent/real.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
An error driven approach to query segmentation
بواسطة: Zhang, W., وآخرون
منشور في: (2014) -
Al-based classification methodologies for the modelling of machine tool thermal error
بواسطة: Ramesh, R., وآخرون
منشور في: (2014) -
Effects of error factors and prior incremental practice on spreadsheet error detection: An experimental study
بواسطة: Teo, T.S.H., وآخرون
منشور في: (2013) -
Tracking and contour error control in CNC servo systems
بواسطة: Ramesh, R., وآخرون
منشور في: (2014) -
Nonparametric density deconvolution by weighted kernel estimators
بواسطة: Hazelton, M.L., وآخرون
منشور في: (2014)