深度主动学习
以下主动学习算法的Python实现:
随机抽样
最不信任[1]
保证金抽样[1]
熵采样[1]
具有辍学估计的不确定性采样[2]
贝叶斯主动学习分歧[2]
K均值采样[3]
K中心贪婪[3]
核心套装[3]
对抗-基本的迭代方法
对抗性-DeepFool [4]
先决条件
numpy的1.14.3
scipy 1.1.0
火炬0.4.0
火炬视觉0.2.1
scikit学习0.19.1
ipdb 0.11
用法
$ python run.py
参考
[1]一种新的深度学习主动标记方法,IJCNN,2014年
[2]使用图像数据进行深度贝叶斯主动学习,ICML,2017年
[3]卷积神经网络的主动学习:核心集方法,ICLR,2018年
[4]深度网络的对抗式主动学习:基于边际的方法,arXiv,2018年
2021-10-05 15:19:49
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Python
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