用于主动学习的时序特征融合预测损失网络AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

用于主动学习的时序特征融合预测损失网络
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：1395 K
标签：主动学习深度学习学习损失
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：通过主动学习模型来选取最有价值的数据点进行标注是深度学习减少标注数据量的一种方式。预测损失模型是一类与任务无关的主动学习模型，该类模型在多个任务中都有不错的表现。但是这类模型均不是端到端的模型，不断变化的输入特征会导致损失预测网络在训练时出现输入偏差。提出了时序特征融合预测损失模型用于解决该模型的输入偏差问题。实验证明，提出的算法在各个任务中的性能与以往最先进的算法相比，平均提升约1.5%，与原预测损失模型相比，平均提升5%。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。

活动