Self-supervised Active Learning
Self-supervised Active Learning (SSL-AL) is a label-efficient machine-learning paradigm that pre-trains a model on unlabeled data using self-supervised objectives, then strategically queries a human oracle for the most informative labels using an active-learning acquisition function. The result is strong predictive performance with a fraction of the annotation cost required by fully supervised approaches.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- 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. · URL
- 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. · URL
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.