基于动态确定度传播的选择性采样

• 作者: 张晓宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 相关反馈 半监督学习 主动学习 多视角学习 选择性采样
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1929-1933,1937
• 分类号: TP37
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.088

摘要

传统主动学习中采用的批量采样模式忽略了样本之间的相互关系,因而会不可避免地引入冗余.针对上述问题,提出了一种动态批量采样模式,采取“逐一标注,批量训练”的流程,综合利用当前分类模型和先前标注样本对后续采样进行动态指导；在此基础上,进一步提出了基于动态确定度传播的选择性采样算法,有效地提高了所选取样本的信息量.实验结果证明,基于动态确定度传播的选择性采样算法能够显著改进分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓宇	中国科学技术信息研究所战略研究中心	25	141	6.0	11.0