BatchBALD: 深度贝叶斯主动学习的有效多样批次获取

BatchBALD: 深度贝叶斯主动学习的有效多样批次获取

BatchBALD Efficient and Diverse Batch Acquisition for Deep Bayesian Active Learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BatchBALD

项目介绍

BatchBALD是一个用于深度贝叶斯主动学习的开源项目，旨在通过有效的多样批次获取方法来提高模型的学习效率。该项目由Andreas Kirsch、Joost van Amersfoort和Yarin Gal开发，并在GitHub上开源。BatchBALD的核心思想是通过批量获取多样化的样本，从而在有限的标注资源下最大化模型的学习效果。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了Python和Conda。然后，按照以下步骤安装所需的依赖包：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
pip install -r requirements.txt

运行实验

安装完成后，你可以通过以下命令启动一个实验：

python src/run_experiment.py --quickquick --num_inference_samples 10 --available_sample_k 40

这个命令将在MNIST数据集的一个子集上运行实验，使用10个MC dropout样本和40个获取样本。

应用案例和最佳实践

应用案例

BatchBALD在多个领域都有广泛的应用，特别是在需要大量标注数据但资源有限的情况下。例如，在医疗图像分析中，BatchBALD可以帮助研究人员在有限的标注数据下，快速训练出高效的分类模型。

最佳实践

1. 数据预处理：在使用BatchBALD之前，确保数据已经过适当的预处理，以提高模型的学习效率。
2. 超参数调优：根据具体任务调整num_inference_samples和available_sample_k等超参数，以获得最佳性能。
3. 模型评估：定期评估模型的性能，并根据评估结果调整获取策略。

典型生态项目

BatchBALD Redux

BatchBALD Redux是BatchBALD的一个模块化重实现版本，提供了更灵活的接口和更易于扩展的功能。你可以通过以下链接访问该项目：

BatchBALD Redux

Baal框架

ElementAI的Baal框架也支持BatchBALD，提供了更丰富的功能和更广泛的应用场景。你可以通过以下链接了解更多信息：

Baal框架

BatchBALD Efficient and Diverse Batch Acquisition for Deep Bayesian Active Learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BatchBALD