| 用于主动学习的时序特征融合预测损失网络 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1395 K | |
| 標簽： 主动学习 深度学习 学习损失 | |
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| 文檔介紹：通过主动学习模型来选取最有价值的数据点进行标注是深度学习减少标注数据量的一种方式。预测损失模型是一类与任务无关的主动学习模型，该类模型在多个任务中都有不错的表现。但是这类模型均不是端到端的模型，不断变化的输入特征会导致损失预测网络在训练时出现输入偏差。提出了时序特征融合预测损失模型用于解决该模型的输入偏差问题。实验证明，提出的算法在各个任务中的性能与以往最先进的算法相比，平均提升约1.5%，与原预测损失模型相比，平均提升5%。 | |
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