Abstract-Många aktiva inlärningsmetoder hör till omskolning-baserade metoder, som väljer en omärkt instans, lägga till den till utbildningen uppsättning med sina möjliga etiketter, omskola klassificeringen modell, och utvärdera de kriterier som vi baserar vårt urval på. Eftersom den rätta etiketten för den valda instansen är okänd, används dock dessa metoder för att beräkna genomsnitts- eller sämre-resultat med avseende på den okända etiketten. I detta dokument föreslår vi en annan metod för att lösa detta problem. I synnerhet syftar vår metod till att använda osäkerhetsinformationen för att förbättra resultaten av omskolningsbaserade modeller. Vi tillämpar vår metod på två toppmoderna algoritmer och utför omfattande experiment på ett brett utbud av verkliga datauppsättningar. Resultaten visar tydligt hur effektiv den föreslagna metoden är och visar att den kan minska arbetet med att märka människor i många tillämpningar i verkligheten.
Nyligen föreslog Ref att man skulle förbättra de omskolningsbaserade algoritmerna genom att integrera osäkerhetsinformationen i urvalskriteriet.
Active learning using uncertainty information
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}