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人工智能完整词典
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主动学习用于深度学习
一种数据标注优化方法，其中深度学习模型智能选择信息量最大的样本，以减少标注工作量同时最大化模型性能。
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深度贝叶斯主动学习
将贝叶斯原理整合到深度神经网络中，以量化认知不确定性并指导主动学习的样本选择。
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批量主动学习
主动学习的一种变体，同时选择一组样本进行标注，在深度学习环境中优化计算成本和人工成本。
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深度集成学习
一种结合多个深度神经网络模型的方法，用于估计不确定性和提高鲁棒性，作为主动学习策略的基础。
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神经网络不确定性
量化神经网络预测中的不确定性，区分认知不确定性（知识缺乏）和偶然不确定性（数据固有噪声）。
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委员会抽样
一种主动学习策略，使用深度学习模型委员会评估预测分歧，选择分歧最大的样本进行标注。
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深度主动学习
一个专门领域，将主动学习技术与深度神经网络架构相结合，以优化大规模数据集的标注效率。
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