样本噪声对主动学习的影响
大气与海洋物理
2021-10-27 v1
摘要
本文探讨了主动学习策略中有噪样本选择的影响。我们在合成问题与真实用例上表明，对样本噪声的了解可显著提升主动学习策略的性能。基于先前工作，我们提出了一种鲁棒采样器——增量加权 K-Means，其在合成任务上带来显著改进，但在真实用例上仅边际提升。我们希望本文所提出的问题能引起学界兴趣，并为主动学习研究开辟新路径。
引用
@article{arxiv.2109.01373,
title = {Half a cubic hectometer mooring array of 3000 temperature sensors in the deep sea},
author = {Hans van Haren and Roel Bakker and Yvo Witte and Martin Laan and Johan van Heerwaarden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01373},
year = {2021}
}
备注
44 pages, 16 figures