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基于“教师-学生”模型,提出了一种数据集半自动标注方法,解决了监督学习中数据集人工标注工作量大,数据质量不一和专业门槛高的问题。在云端试验中,利用该标注方法,一方面实现了对时钟同步模式分类数据的半自动标注,一方面实现了对数据集的难易程度的自动评估,可用于指导机器学习模型的优化与测评。
一种机器学习数据集半自动标注方法研究
【摘 要】
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基于“教师-学生”模型,提出了一种数据集半自动标注方法,解决了监督学习中数据集人工标注工作量大,数据质量不一和专业门槛高的问题。在云端试验中,利用该标注方法,一方面实
【机 构】
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中国信息通信研究院技术与标准所宽带网络研究部
【出 处】
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信息通信技术与政策
【发表日期】
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2019年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61671159)资助
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