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Extending version-space theory to multi-label active learning with imbalanced data
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.patcog.2023.109690.png)
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摘要
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版本空间定义为与训练样本一致的假设空间的子集，是监督学习中的一个重要概念。它已成功应用于评估传统单标记主动学习中未标记样本的信息性。具体地，版本空间成员中最不一致的样本可以尽可能快地减小版本空间的大小，这些样本被赋予高优先级用于领域专家注释，从而学习者可以通过标记尽可能少的样本来构造高性能分类器。我们指出，版本空间的概念尚未扩展到多标签环境，这阻碍了其在多标签主动学习中的应用。本文尝试将版本空间理论从单标签场景扩展到多标签场景，建立了多标签版本空间的空间结构，将其从有限情况推广到无限情况，提出了一种简化的表示方法，并据此提出了一种新的多标记主动学习算法。此外，考虑到多标签数据中的不平衡问题，通过为标签分配不同的注释编号来进一步改进算法。实验对比验证了所提方法的可行性和有效性。(三) 2023爱尔世家有限公司.版权所有。
Keyword:
Multi -label active learning
Sample -label pairs
Inconsistency
Version space
Imbalanced data
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
Inconsistency-based active learning for support vector machines基于不一致性的支持向量机主动学习.png)
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PATTERN RECOGNITIONIF7.6
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