Abstrakt. Aktiva inlärningsmetoder bygger på statiska strategier för provtagning omärkt(a) punkt(er). Dessa strategier sträcker sig från osäkerhetsprovtagning och täthetsuppskattning till multifaktormetoder med modellparametrar för lärande-en gång-alltid. I detta dokument föreslås ett dynamiskt tillvägagångssätt, kallat DUAL, där parametrarna för strategiurval uppdateras på ett adaptivt sätt baserat på uppskattad framtida minskning av kvarstående fel efter varje aktivt urvalspunkt. Målet med dubbla är att överträffa statiska strategier över ett stort driftsområde: från mycket få till mycket många märkta punkter. Empiriska resultat över sex datauppsättningar visar att DUAL överträffar flera toppmoderna metoder på de flesta datauppsättningar.
I REF, Donmes et al. Föreslog en dynamisk metod kallad DUAL, där parametrarna för strategiurval uppdateras på ett adaptivt sätt baserat på uppskattad framtida minskning av kvarstående fel efter varje aktivt urvalspunkt.
Dual-strategy active learning
{'venue': 'In Proc. of the 18th European Conf. on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}