資料介紹
標記分布學習是在以標記分布標注的示例上學習的新型學習范式,近年來已成功應用于面部年齡估計、頭部姿勢估計和情感識別等實際場景中。在標記分布學習中,需要足夠多的標記分布數據才能訓練岀預測性能好的模型。然而,標記分布學習有時會面臨標記數據不足和注釋成本太高的困境。基于邊際概率分布匹配的主動標記分布學習( Active Label distributionLearning Based on Marginal Probability Distribution Matching, ALDL-MMD)算法是針對標記分布學習注釋成本過高的問題而設計的,以減少訓練模型所需的標注數據量,從而降低注釋成本。ALDL-Mw算法訓練了一個線性回歸模型,在保證其訓練誤差最小的同時,學習一個反映未標記數據上選點需求的稀疏向量,使選點后的訓練集和未標記集的數據分布盡量相似,并對這個向量做松弛化處理,以簡計算。在多個標記分布數據集上的實驗結果表明,在“ Canberra metric”和¨ Intersection”這兩個衡量標記分布的指標上, ALDL-MMD算法優于已有的主動示例選擇方法,體現了其在降低注釋成本方面的有效性。
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