SCOre-Stratified Selection (SCOSS)

新框架优化图像分类训练数据选择

研究人员开发了一个新的图像分类框架，通过有效地选择代表性数据子集来解决在大数据集上训练的挑战。该框架称为 SCOre-Stratified Selection (SCOSS)，根据分数和每个区间内的样本对数据进行分区，并结合多次运行的集成聚合。实验表明，SCOSS 与现有方法相比具有竞争力，对于 Simple Graph Convolution (SGC) 分类器尤其有效，并且在准确性和效率之间提供了有利的权衡，尤其是在使用较少标记样本时。