基于边际概率分布匹配的主动标记分布学习
标记分布学习是在以标记分布标注的示例上学习的新型学习范式,近年来已成功应用于面部年龄估计、头部姿势估计和情感识别等实际场景中.在标记分布学习中,需要足够多的标记分布数据才能训练出预测性能好的模型.然而,标记分布学习有时会面临标记数据不足和注释成本太高的困境.基于边际概率分布匹配的主动标记分布学习(Active Label Distribution Learning Based on Marginal Probability Distribution Matching,ALDL-MMD)算法是针对标记分布学习注释成本过高的问题而设计的,以减少训练模型所需的标注数据量,从而降低注释成本.ALDL-MMD算法训练了一个线性回归模型,在保证其训练误差最小的同时,学习一个反映未标记数据上选点需求的稀疏向量,使选点后的训练集和未标记集的数据分布尽量相似,并对这个向量做松弛化处理,以简计算.在多个标记分布数据集上的实验结果表明,在"Canberra Metric"和"Intersection"这两个衡量标记分布的指标上,ALDL-MMD算法优于已有的主动示例选择方法,体现了其在降低注释成本方面的有效性.
主动学习、标记分布学习、最大平均差异、边际概率分布匹配、线性模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;湖南省杰出青年自然科学基金
2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
190-197
