Active Learning主动学习

最新推荐文章于 2024-06-05 16:23:13 发布
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#Active Learning

主动学习是应对有类标签数据稀缺的一种方法，通过让算法选择最具信息量的样本进行人工标注，以提高模型精度。其关键在于找到模型最可能出错的样本。主动学习通常包括初始化和循环查询阶段，不断迭代提升分类器性能。常见的主动学习策略有Uncertainty Sampling、Query-By-Committee和Expected-Error-Reduction。

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主动学习（Active Learning）
在某些情况下，没有类标签的数据相当丰富而有类标签的数据相当稀少，并且人工对数据进行标记的成本又相当高昂。在这种情况下，我们可以让学习算法主动地提出要对哪些数据进行标注，之后我们要将这些数据送到砖家那里让他们进行标注，再将这些数据加入到训练样本集中对算法进行训练，提高模型的精确度。这一过程叫做主动学习。

主动学习那些比较难的，信息量大的样本。而这些样本是基于模型预测不确定性而选择的，或者在总体预测发散，这些方法的关键点就是找到当前模型最可能出错的样本，这样在标记和加入到训练数据集之后，模型对于不可见数据上的这些错误变得更加有效而快速。使得更小的子集来达到模型最理想的性能。

AL基本构成

五个组件进行建模
A=(C,L,S,Q,U)
其中 C 为一个或一组分类器；L 为一组已标注的训练样本集；Q为查询函数,用于在未标注的样本中查询信息量大的样本；U 为整个未标注样本集；S 为督导者，可以对未标注样本进行标注。

AL算法主要分为两阶段

  1. 初始化阶段，随机从未标注样本中选取小部分，由督导者标注，作为训练集 建立初始分类器模型；

  2. 循环查询阶段，S从未标注样本集 U中,按照某种查询标准 Q，选取一定的未标注样本进行标注,并加到训练样本集 L 中,

    重新训练分类器，直至达到训练停止标准为止。

主动学习算法是一个迭代的过程，分类器使用迭代时反馈的样本进行训练，不断提升分类效率。

传统的几种主动学习算法

1.Uncertainty Sampling

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信号处理仿真：信号检测与估计_（6）.最大似然估计
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最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的参数估计方法，广泛应用于信号处理和通信系统中。它通过寻找使观测数据出现概率最大的参数值来对未知参数进行估计。本节将详细介绍最大似然估计的原理和应用，并通过具体的代码示例进行说明。最大似然估计的基本思想是选择使得观测数据出现概率最大的参数值。假设我们有一个观测数据集 {x1,x2,…,xn}\{x_1, x_2, \ldots, x_n\}{x1​,x2​,…,xn​}，并且这些数据是从一个已知分布 f(x;θ)f
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Active-Learning
03-06
主动学习（Python） 如今，获取未标记的数据已经非常简单。 但是，获取标记数据确实是非常困难的任务。 主动学习是一个这样的框架，当您的数据有限而又需要更高的模型准确性时，该框架将为您提供帮助。 智能查询以识别信息最多的实例是主动学习的基本原理。 建立任何主动学习模型的关键因素是我们选择的确定性度量和我们应用的查询策略。 查询策略： 1.不确定性抽样 任何活跃的学习者在看到一组未标记的示例后，都会提取出最有用的示例，并提供相同的示例以进行标记。 首先，为每个示例计算衡量预测的有用性，然后根据有用性进行决策。 分类不确定性，分类余量和分类熵是modAL文档中针对基于主动学习池的采样和基于流的采样的三种内置度量，这是可以将实例发送到查询以评估度量有用性的不同方式。 基于池的采样 下面的示例使用基于池的采样展示了Active学习者在fetch_covtype数据集上的应用。 此处，与未标记数
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主动学习（active learning）
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主动学习
Active Learning 主动学习
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11-08 1795
最近读了一篇paper，题目是An MRF Model-Based Active Learning Framework for the Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Imagery。（题目这么长我也不想的......）这篇文章主要说了马尔科夫随机场还有active learning (AL)结合的问题。刚开始让给我学习AL的时候我
超详细的主动学习Active Learning介绍【理论+代码】
weixin_46428351的博客
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机器学习主要研究计算机如何利用经验数据提高自身性能。在监督学习中，数据的质量和数量直接决定模型的性能高低，监督学习不仅要求数据全部是标记好的，并且需要大量的数据，然而人工标注大量数据需要耗费巨大的时间和精力，一个更合理的方案是挑选一部分数据进行标注，这就要提到机器学习中的主动学习。
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06-05 2076
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。
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