activate learning-Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning

最新推荐文章于 2024-09-05 07:30:00 发布
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#论文笔记

本文介绍了论文《ScalingUpCrowd-SourcingtoVeryLargeDatasetsACaseforActiveLearning》中的主动学习算法AL。AL算法包括三个核心组件：1. 排序器R；2. 选择策略S；3. 预算分配策略Γ。文章详细探讨了排序器R和选择策略S的工作原理。

Active Learning Notation

本文是介绍论文Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets A Case for Active Learning中的AL算法。

  Active learning algorithm主要由：1.一个ranker R； 2. selection strategy S；3. budget allocation strategy Γ。
  本文没有介绍第3部分。
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一：Apfront Activate Learning

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二：iterative Activate Learning

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IDEA - activate-power-mode ，仿Atom 编辑器代码编辑特效
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【已解决】SpringBoot 启动报错：Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified and no emb
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11-06 3万+
在 @SpringBootApplication 注解上加上 exclude ，解除自动加载DataSourceAutoConfiguration。需要在 pom 文件中 中添加如下来保证文件都能正常被扫描到并且加载成功。springboot启动类加上这个启动以后就可以正常运行。初始化创建的 SpringBoot ，什么都没改怎么就报错了？如果项目不需要数据库相关信息就排除此类的autoconfig。配置pom.xml中yml或者properties扫描。配置文件添加数据库链接信息。
Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning-笔记
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04-17 405
  通过Active Learning（AL）算法，找到最小的需要标注的数据进行训练，来标记未标记的数据。   AL必须满需下边的需求才能作为crowd-sourced database的默认的最优策略： Generality：算法必须能够应用到任意的分类和标记任务。因为crowd-sourced systems应用广泛。 Black-box treatment of the ...
ranker-Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning
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04-17 250
论文Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets A Case for Active Learning提出两种AL算法。   首先找到分类器θ对未标注数据的不确定程度。然后让crowd对这些数据进行标定。下边介绍两种不确定性方法。 下边的u是未标记数据，但是是指未标注数据的每一个，而不是整体。 一：Uncertainty Algorit...
Bootstrap-Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning
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04-17 359
论文Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets A Case for Active Learning对bootstrap做了介绍。 原书（B. Efron and R. J. Tibshirani. An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall, 1993.） ...
activate learning（主动学习）
邹小驴
10-23 1734
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主动学习（Active Learning）
青年有志
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【Active Learning - 13】总结与展望 & 参考文献的整理与分享（The End...）
Houchaoqun_XMU的博客
12-01 6215
写在前面： 本篇博文将作为“主动学习系列”博文的结尾。目前，本人在职的相关工作暂无与主动学习相关的需求。因此，之后大概率是不会再更新相关的博文了。能够分享的内容和资料，我都分享在这些博文了。希望能够对大家有帮助！ 主动学习系列博文： 【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结、分享（提供源码的论文、一些AL相关的研究者）：https://blog.youkuaiyun.com/Ho...
CondaHTTPError: HTTP 404 not found for url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs解决方案
weixin_43178406的博客
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本文主要介绍了CondaHTTPError: HTTP 404 not found for url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main解决方案，希望能对使用xx的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
GLM-4本地部署的实战教程
热门推荐
herosunly的博客
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熊熊燃烧而玄之又玄
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主动学习（Activate Learning）和深拷贝浅拷贝
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Active learning Survey主动学习的来世今生核心思想：主动学习可以基于较少的已标注的数据量得到同样好的模型准确率。在几乎所有的机器学习问题中，虽然未标注数据很丰富且易于获得，但是标注数据却很少或者需要大量的人工标注（成本问题）。所以主动学习是解决问题的核心方法之一。这篇文章提供了一个主动学习详细的介绍和相关文献的总结。主要包括解决方案，查询策略框架，主动学习的分析，设置变量的问题...
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阅读论文：Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation
xinrui_zhuang的博客
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阅读论文：Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework forBiomedical Image Segmentation 本篇论文发表在MICCAI 2017上，作者均来自美国圣母大学，Lin Yang, YizheZhang, Jianxu Chen,均为华人，文章标题的中文翻译为：建议性标注：一种用于生物生物医学图像分割的
论文理解《Learning from Synthetic Data for Crowd Counting in the Wild》
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CVPR2019 主页：https://gjy3035.github.io/GCC-CL/index.html 才发现之前一直看的人群计数总结也是这位作者的：https://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting#GWTA-CCNN ，很赞！ 解决问题：真实场景中存在多变的环境、更拥挤的人群，现存的方法不能很好解决问题；除此之外，因为数...
论文笔记《Crowd Counting with Deep Negative Correlation Learning》
鱼奶奶的花园
09-20 2368
论文 《Crowd Counting with Deep Negative Correlation Learning》来自CVPR2018 论文地址 http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Shi_Crowd_Counting_With_CVPR_2018_paper.pdf 代码 https://github.com/shi...
Activate Learning for domain adaption： An Energy-Based Approach
最新发布
10-03
由于没有关于“Activate Learning for domain adaption: An Energy - Based Approach”的具体引用内容，下面结合专业知识进行介绍。 主动学习（Active Learning）是一种机器学习范式，其核心思想是让模型主动地选择最有价值的数据进行标注，从而在有限的标注数据下提高模型性能。而领域自适应（Domain Adaptation）旨在解决源领域和目标领域数据分布不一致的问题，使得在源领域训练的模型能够在目标领域上有较好的表现。 “Activate Learning for domain adaption: An Energy - Based Approach”可能是将主动学习的方法应用于领域自适应问题，并且采用了基于能量的方法。基于能量的模型通常定义一个能量函数，通过最小化能量函数来学习数据的分布。在这个研究中，可能利用能量函数来衡量数据的不确定性或者数据在不同领域间的差异，以此为依据选择最有价值的数据进行标注，进而提高领域自适应的效果。 例如，在图像识别任务中，源领域可能是标注好的公开图像数据集，目标领域是实际应用场景下的图像数据，两者的图像分布可能存在差异。通过基于能量的主动学习方法，模型可以选择那些处于领域边界、难以分类的数据进行标注，从而让模型更好地适应目标领域的分布。 ```python # 这里只是一个简单示意的代码框架，并非完整可运行代码 import torch # 定义一个简单的能量函数示例 def energy_function(data): # 这里只是简单的平方和作为能量，实际中会更复杂 energy = torch.sum(data**2) return energy # 假设有一批未标注数据 unlabeled_data = torch.randn(100, 10) energies = [] for data in unlabeled_data: energy = energy_function(data) energies.append(energy) # 选择能量最大的数据进行标注 selected_index = torch.argmax(torch.tensor(energies)) selected_data = unlabeled_data[selected_index] ```
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