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深度迁移主动学习方法研究
【摘 要】
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深度学习在很多领域中取得了显著效果,但是从空白开始训练一个深度模型需要耗费大量的标注成本和训练时间。本文提出一种深度迁移主动学习方法(Deep TLAL)缓解这一问题。提出了一种与迁移学习强结合的主动学习动态样本挑选策略,其以源任务网络模型作为目标任务初始模型,在主动学习迭代中结合源域差异性和目标域不确定性挑选出对模型最具有贡献的目标域样本进行标注,并且根据主动学习阶段动态调整两种评价指标的权重。
【出 处】
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贵州师范大学
【发表日期】
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2021年01期
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