研究人员开发了一种新的冷启动主动学习框架，这是一种在没有先验知识的情况下选择有价值数据子集的方法。该方法利用最优传输理论来统一现有方法，并对涉及的权衡进行了理论分析。提出的算法 epsilon-Adaptive Selection (epsilon-AS) 使用数据自适应正则化规则，并在各种数据集上展示了最先进的性能，包括 ImageNet-1k，在该数据集上提高了准确性并减少了选择时间。 AI
影响 这项研究为机器学习中的数据选择提供了一种更具原则性和自适应性的方法，有可能提高模型训练的效率和性能。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍主动学习新理论框架和算法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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