用于主動學習的時序特征融合預(yù)測損失網(wǎng)絡(luò)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1395 K
標簽： 主動學習 深度學習 學習損失
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文檔介紹：通過主動學習模型來選取最有價值的數(shù)據(jù)點進行標注是深度學習減少標注數(shù)據(jù)量的一種方式。預(yù)測損失模型是一類與任務(wù)無關(guān)的主動學習模型，該類模型在多個任務(wù)中都有不錯的表現(xiàn)。但是這類模型均不是端到端的模型，不斷變化的輸入特征會導致?lián)p失預(yù)測網(wǎng)絡(luò)在訓練時出現(xiàn)輸入偏差。提出了時序特征融合預(yù)測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明，提出的算法在各個任務(wù)中的性能與以往最先進的算法相比，平均提升約1.5%，與原預(yù)測損失模型相比，平均提升5%。
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