检索结果-南通市图书馆

国防科技大学学报 2022年第3期44卷 50-56页

作者：何花谢明昆黄圣君南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。... 详细信息

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。

关键词：主动学习标注代价不稳定性后验概率熵

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图约束和预聚类的主动学习算法在威胁情景感知中的研究

引用

计算机应用研究 2017年第5期34卷 1544-1547页

作者：张鹏刘寅栾国强刘行丁晓玉程根南京南瑞集团公司/国网电力科学研究院南京210003

针对现有的威胁感知算法对样本标注代价较大,并且在训练分类器时只使用已标注的威胁样本,提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法。该算法旨在通过降低标注威胁样本的代价,并且充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,训... 详细信息

针对现有的威胁感知算法对样本标注代价较大,并且在训练分类器时只使用已标注的威胁样本,提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法。该算法旨在通过降低标注威胁样本的代价,并且充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,训练出更好的分类器以有效地感知威胁情景。该算法用已标注的威胁样本集合训练分类器,从未标注的威胁样本集中挑选出最有价值的威胁样本,并对其进行标注,再将标注后的威胁样本加入已标注的样本集中,同时删去原来未标注样本集中的此样本,最后用新的已标注的威胁样本集重新训练分类器,直到满足循环条件终止。仿真实验表明,基于图约束与预聚类的主动学习算法在达到目标准确率的同时降低了标注代价且误报率较低,能够有效地感知威胁情景,具有一定的研究意义。

关键词：图约束预聚类情景感知标注代价

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于近邻分类的实例选择算法研究

基于近邻分类的实例选择算法研究

引用

作者：张宁河北大学

学位级别：硕士

近邻分类算法是机器学习领域应用最为广泛的学习算法之一,但该方法需要较大的计算量和存储量。因此,基于近邻分类的实例选择成为研究焦点之一。此外,现有的基于近邻分类的实例选择算法都是在已标注类别的实例集上进行挑选,而获得实例的... 详细信息

近邻分类算法是机器学习领域应用最为广泛的学习算法之一,但该方法需要较大的计算量和存储量。因此,基于近邻分类的实例选择成为研究焦点之一。此外,现有的基于近邻分类的实例选择算法都是在已标注类别的实例集上进行挑选,而获得实例的类别标注需要花费大量的人力和物力,实例选择是解决该问题的可行途径。针对近邻分类需要大量计算和存储的问题,本文提出了基于分类贡献的实例选择算法,根据实例对分类的贡献从已有类别标注的实例集中进行实例选择,并且提出了允许挑选集合在训练集上存在一定的错误率,以提高泛化能力。针对获得类别标注需要花费标注代价的问题,本文将极大熵原理用于实例选择,提出了基于极大熵的实例选择算法。通过计算候选实例的信息熵,挑选信息熵最大的实例,可以挑选到对分类起关键作用的实例交由专家标注。在人工数据集和真实数据集上的实验验证了该算法的有效性。

关键词：近邻分类实例选择分类贡献极大熵标注代价

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向注意力机制的弱监督逐像素目标定位

引用

电子世界 2020年第10期 187-188页

作者：罗大钦广东工业大学

针对图像逐像素标注代价高昂的问题,提出了一种基于注意力机制的弱监督逐像素目标定位方法,在仅需要图像级别标签的情况下,通过训练深度神经网络获取目标位置信息.提出的方法通过对传统注意力模块进行改进,使其适应于逐像素目标定位任务... 详细信息

针对图像逐像素标注代价高昂的问题,提出了一种基于注意力机制的弱监督逐像素目标定位方法,在仅需要图像级别标签的情况下,通过训练深度神经网络获取目标位置信息.提出的方法通过对传统注意力模块进行改进,使其适应于逐像素目标定位任务,且逐像素定位结果可辅助图像分割.方法仅使用图像级别标签,相较于像素级别标签更易获取.最后介绍了方法在Imagenet数据集的实验结果,并与相关方法进行比较,验证方法的有效性.

关键词：注意力机制深度神经网络图像分割弱监督 Image 目标定位数据集标注代价

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于主动学习算法的安全态势感知技术

基于主动学习算法的安全态势感知技术

引用

第六届全国网络安全等级保护技术大会

作者：夏元轶赵俊峰廖鹏于晓文国网江苏省电力公司信息通信分公司南京南瑞集团公司

提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法,通过降低标注威胁样本的代价,充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,实现对威胁情境的有效感知。该算法首先用已标注的威胁样本集合训练分类器,接着从未标注的威胁样本集中挑选... 详细信息

提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法,通过降低标注威胁样本的代价,充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,实现对威胁情境的有效感知。该算法首先用已标注的威胁样本集合训练分类器,接着从未标注的威胁样本集中挑选出最有价值的威胁样本并对其进行标注,再将标注后的威胁样本加入已标注的样本集中,同时删去原来未标注样本集中的此样本,最后用新的已标注的威胁样本集重新训练分类器,直到满足循环条件终止。实验表明,该算法在达到目标准确率的同时降低了标注代价且误报率较低,能够有效地实现态势感知。

关键词：图约束预聚类态势感知标注代价

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：