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자기 지도 능동 학습
자기 지도 능동 학습(SSL-AL)은 비지도 데이터에 대해 자기 지도 목표를 사용하여 모델을 사전 훈련한 다음, 능동 학습 획득 함수를 사용하여 가장 유익한 레이블을 인간 오라클에 전략적으로 쿼리하는 레이블 효율적인 기계 학습 패러다임입니다. 그 결과 완전 지도 접근 방식에 필요한 주석 비용의 일부만으로도 강력한 예측 성능을 얻을 수 있습니다.
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출처
- Bengar, J. Z., van de Weijer, J., Twardowski, B., & Raducanu, B. (2021). Reducing Label Effort: Self-Supervised Meets Active Learning. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), pp. 1631–1639. link ↗
- Zhan, X., Wang, Q., Huang, K.-H., Xiong, H., Dou, D., & Chan, A. B. (2022). A comparative survey of deep active learning. arXiv preprint arXiv:2203.13450. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Active Learning (SSL-AL hybrid label-efficient framework). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/self-supervised-active-learning
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