【摘 要】
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在图像分类问题中,主动学习因其可以显著降低标注训练样本的代价,已经成为一种广泛使用的方法.它的关键是样本选择策略,即在保持分类器性能的前提下,如何有效地选择少量待标
【机 构】
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辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州 121001
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在图像分类问题中,主动学习因其可以显著降低标注训练样本的代价,已经成为一种广泛使用的方法.它的关键是样本选择策略,即在保持分类器性能的前提下,如何有效地选择少量待标注样本.同时,由于使用主动学习训练样本集合不断增长,分类器也相应地需要更新.通常,新的分类器需要使用全部的训练样本进行重新训练.显然,分类器的重训练负担将显著增加.针对样本选择策略和分类器更新问题,本文提出一种基于主动学习的在线学习器OL-AL(Online Learner withActive Learning),并用于处理大规模多标签分类问题.算法中,基于min-max理论选择最具代表性且最有信息量的样本进行标注,且基于KKT条件在线地更新多标签分类器.在四个数据集上,利用五种多标签分类评价指标对本文所提算法进行评估.实验结果验证了所提算法的有效性.
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