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ロバスト能動学習
ロバスト能動学習は、標準的な能動学習フレームワークを拡張し、ノイズの多いラベル、敵対的摂動、信頼できないオラクルに対応します。これは完璧なラベリングを前提とするのではなく、統計的または敵対的ロバストネス保証をクエリ選択プロセスに組み込み、アノテーションプロセスにおける破損を許容しながら、サンプル効率を維持します。
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出典
- Balcan, M.-F., Beygelzimer, A., & Langford, J. (2006). Agnostic active learning. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006), pp. 65–72. ACM. DOI: 10.1145/1143844.1143853 ↗
- Settles, B. (2009). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Active Learning (Noise-Tolerant Query-Based Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/robust-active-learning
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