Multi-stage cost-efficient multi-label active learning

2026-05-14

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AI

DOI：10.1016/j.asoc.2026.115445

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摘要

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• 提出了一种名为MCMAL的新型多阶段低成本多标签主动学习策略。• 开发了一种协同机制，结合伪标签和手动标注来标记低价值样本对。• 实验表明，MCMAL能够做出低成本决策并减少多标签样本的标注成本。• 在多阶段主动学习策略中，各阶段的标注价值测量方法可以互换。

Keyword:

MCMAL

multi-label active learning

cost-efficient

pseudo-labeling

annotation value measurement