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TOOL · CL_352236 · Nov 11 · 05:00

新的主动学习方法使用费马距离进行更好的数据选择

研究人员推出了一种新颖的主动学习方法 PC-Fermat，旨在改进用于标记的数据选择，尤其是在低预算场景下。与依赖欧氏距离的传统方法不同，PC-Fermat 利用费马距离来更好地反映数据的底层分布。该方法构建了一个加权的欧氏邻域图，并采用截断最短路径算法来计算费马覆盖图，确保距离计算的准确性。在八个分类数据集上的实验表明，PC-Fermat 的性能优于现有的主动学习方法，尤其是在标记预算非常有限的情况下。