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능동 학습과 자기지도 학습의 결합
능동 학습과 자기지도 학습을 결합하면, 자기지도 사전 학습을 통해 비지도 데이터를 활용하여 풍부한 표현을 구축한 다음, 능동 질의 전략을 사용하여 인간 주석에 가장 유익한 예제를 선택함으로써, 제한된 레이블 예산 하에서 모델 성능을 극대화합니다. 이 하이브리드 접근법은 레이블이 지정된 데이터는 부족하지만 대규모 비지도 데이터 풀이 존재하는 경우 특히 강력합니다.
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출처
- Bengar, J. Z., van de Weijer, J., Fuentes, L. L., & Raducanu, B. (2022). Class-Balanced Active Learning for Image Classification. Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 3082–3091. link ↗
- Wang, K., Zhang, D., Li, Y., Zhang, R., & Lin, L. (2016). Cost-Effective Active Learning for Deep Image Classification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 27(12), 2591–2600. DOI: 10.1109/TCSVT.2016.2589879 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Self-supervised Representation Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/active-learning-self-supervised-learning
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