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Maxime Heuillet
Maxime Heuillet
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新的神经主动学习策略整合了部分监控
研究人员推出了一种新颖的在线主动学习（OAL）策略 NeuralCBP，该策略将部分监控框架与深度神经网络相结合。该方法解决了在流式观测环境中获取昂贵的标记数据与最小化预测误差之间的权衡问题。在经验评估中，该方法在包括二分类、多分类和成本敏感场景在内的各种 OAL 任务中被证明是有效的，并且优于现有的最先进基线。
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新的随机策略改进了具有部分反馈的顺序学习
研究人员为顺序学习问题中的随机部分监控（PM）引入了一类新的策略。这些名为 RandCBP 和 RandCBPsidestar 的策略基于随机化确定性置信界，并将遗憾保证扩展到适用的设置。实验表明，在各种 PM 游戏中，这些新方法与当前最先进的基线相比表现良好。所提出的框架也适用于实际应用，例如监控已部署分类系统的错误率。