arXiv · AI· Shiqi Zhang, Tuomas Virtanen·· 1 天前AI 评分23
SSCAL 提出半监督持续主动学习策略，在固定训练成本下共享伪标签与标注样本的迷你批次
Should Pseudo-Labels Share Mini-Batches with Labeled Examples? Semi-Supervised Continual Active Learning with Limited Training Cost
AI 导读
summary_zh: 研究提出 SSCAL 方法，解决持续主动学习中伪标签是否应与标注样本共享迷你批次的问题，并在四个协议中平均排名第一。 方法基于未标注样本到邻近标注样本的距离生成伪标签，限制其比例并重加权损失函数，在冻结嵌入上无需额外前向传播即可更新。
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