主动学习算法研究进展

摘要：

主动学习的主要目的是在保证分类器精度不降低的前提下尽量降低人工标注的成本.主动学习算法通过迭代方式在原始样例集中挑选可以提升模型性能的样例进行专家标注,并将其补充到已有的训练集中,使被训练的分类器在较低的标注成本下获得较强的泛化能力.首先对主动学习算法中3个关键步骤的研究进展情况进行了分析:1)初始训练样例集的构建方法及其改进;2)样例选择策略及其改进;3)算法终止条件的设定及其改进;然后对传统主动学习算法面临的问题及改进措施进行了深入剖析;最后展望了主动学习需进一步研究的内容.

关键词：主动学习、初始训练集、样例选择策略、终止条件

所属期刊栏目：37

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目F2015201033;国家科技支撑计划项目2013BAK07B04;河北大学研究生创新项目X2016057

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：216-224