AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
模型不确定性
量化模型对其预测缺乏信心的度量，通常作为主动学习中样本选择的主要标准。
術語
样本池
未标记数据集合，主动学习算法从中选择最相关的样本供人类专家标注。
術語
核采样
主动学习策略，通过核方法选择在特征空间中最大化多样性的样本以避免冗余。
術語
预期模型误差
高级采样标准，估计如果将特定样本添加到训练集中可能减少的模型泛化误差。
術語
委员会主动学习
多个模型（委员会）在同一数据集上训练，利用它们预测之间的分歧来衡量不确定性并选择样本的方法。
術語
基于图的密度
采样方法，通过构建邻域图同时考虑样本的不确定性和特征空间中的密度，以避免异常点。
術語
训练集变化
测量添加样本对模型参数影响的策略，选择在权重空间中引起最大变化的样本。
術語
半监督主动学习
主动学习与半监督学习的结合，模型既从选择标注的样本中学习，也从未标记数据的固有结构中学习。
術語
预测熵
基于模型输出概率分布熵的不确定性度量，选择熵最高的预测进行标注。
術語
强化主动学习
将样本选择策略作为强化学习智能体进行优化的框架，学习最大化模型的长期改进。
術語
标注成本
考虑标注样本所需资源（时间、金钱）的因素，在主动学习策略中进行整合以实现现实优化。
術語
查询式主动学习
模型明确制定查询以获取特定信息（标签、特征），而不仅仅是选择完整样本的范式。
術語
信息样本合成
先进技术，模型在最大不确定性区域生成新的合成样本，而不仅限于从现有池中选择。
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