一种基于主动学习的稀疏自编码算法

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本文提出了一种基于主动学习的稀疏自编码算法,它事先对样本数据进行处理,能够保证初始训练集包含所有的类,不至于造成样本不平衡采样,同时可以进一步提高分类准确度。该算法在训练稀疏自编码的分类器后运用主动学习算法在循环迭代中根据采样策略选取前面几个有价值的样本加入训练集,之后查看分类效果来说明提出的分类算法。
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