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Algorithmusauswahl für tiefes aktives Lernen mit unausgewogenen Datensätzen

By Jifan Zhang and others
Etiketteneffizienz ist zu einem immer wichtigeren Ziel in Deep-Learning-Anwendungen geworden. Aktives Lernen zielt darauf ab, die Anzahl der gekennzeichneten Beispiele zu reduzieren, die zum Trainieren tiefer Netzwerke benötigt werden, aber die empirische Leistung aktiver Lernalgorithmen kann zwischen Datensätzen und Anwendungen stark variieren. Es ist schwierig, im Voraus zu wissen, welche... Show more
May 26, 2023
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Algorithm Selection for Deep Active Learning with Imbalanced Datasets
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