研究者提出ParBaLS批量贝叶斯主动学习方法
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研究者提出ParBaLS批量贝叶斯主动学习方法
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AI 综述
Kangping Hu 与 Stephen Mussmann 将主动学习的贝叶斯决策理论框架扩展到批量场景，为 EPIG 算法推导出部分批次标签采样方法 ParBaLS。 据其 arXiv 论文，ParBaLS EPIG 在多种数据集和不同预算下，配合基于大预训练模型嵌入的贝叶斯逻辑回归，性能优于 BatchBALD 和 top-B 选择等方法。代码已开源。
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最新进展10月15日 12:00
基于部分批次标签采样的批量贝叶斯主动学习（ParBaLS EPIG）报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AI基于部分批次标签采样的批量贝叶斯主动学习（ParBaLS EPIG）
研究者将主动学习的贝叶斯决策理论框架扩展到批量场景，为 EPIG 算法推导出部分批次标签采样方法 ParBaLS。实验表明，ParBaLS EPIG 在多种数据集和不同预算下，配合基于大预训练模型嵌入的贝叶斯逻辑回归，性能优于 BatchBALD 和 top-B 选择等方法。代码已开源。
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