deep-active-learning:深度主动学习-源码

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