基于边际概率分布匹配的主动标记分布学习

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dengliguo1971

【摘要】

：

标记分布学习是在以标记分布标注的示例上学习的新型学习范式,近年来已成功应用于面部年龄估计、头部姿势估计和情感识别等实际场景中。在标记分布学习中,需要足够多的标记分

【作者】

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董心悦范瑞东侯臣平

【机构】

：

国防科技大学文理学院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2020年9期

【关键词】

：

主动学习标记分布学习最大平均差异边际概率分布匹配线性模型 Active learningLabel distribution learningMaxim

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61922087,61906201),湖南省杰出青年自然科学基金(2019JJ20020)

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标记分布学习是在以标记分布标注的示例上学习的新型学习范式,近年来已成功应用于面部年龄估计、头部姿势估计和情感识别等实际场景中。在标记分布学习中,需要足够多的标记分布数据才能训练出预测性能好的模型。然而,标记分布学习有时会面临标记数据不足和注释成本太高的困境。基于边际概率分布匹配的主动标记分布学习(Active Label Distribution Learning Based on Marginal Probability Distribution Matching,ALDL-MMD)算法是针对标记分布学

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