用于主動學習的時序特征融合預測損失網(wǎng)絡
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:1395 K
標簽: 主動學習 深度學習 學習損失
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文檔介紹:通過主動學習模型來選取最有價值的數(shù)據(jù)點進行標注是深度學習減少標注數(shù)據(jù)量的一種方式。預測損失模型是一類與任務無關的主動學習模型,該類模型在多個任務中都有不錯的表現(xiàn)。但是這類模型均不是端到端的模型,不斷變化的輸入特征會導致?lián)p失預測網(wǎng)絡在訓練時出現(xiàn)輸入偏差。提出了時序特征融合預測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明,提出的算法在各個任務中的性能與以往最先進的算法相比,平均提升約1.5%,與原預測損失模型相比,平均提升5%。
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