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大量のデータセットにラベルを付けるにはコストがかかります。アクティブラーニングは、ラベルのないセットから最も有益なデータのみに注釈を付けるように依頼することで、この問題に取り組むことを目的としています
arxiv_reader のブックマーク 2022/01/20 12:50
アクティブラーニングのための自己監視型口実タスクの使用[segmentation][arXiv][classification][self-supervised][arXiv reaDer][learning][benchmark]大量のデータセットにラベルを付けるにはコストがかかります。アクティブラーニングは、ラベルのないセットから最も有益なデータのみに注釈を付けるように依頼することで、この問題に取り組むことを目的としています2022/01/20 12:50
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2022/01/20
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アクティブラーニングのための自己監視型口実タスクの使用
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