arXiv论文提出SSCAL半监督持续主动学习方法
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arXiv论文提出SSCAL半监督持续主动学习方法
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AI 综述
Shiqi Zhang 与 Tuomas Virtanen 在 arXiv 论文（arXiv:2610.35345）中首次将持续主动学习中伪标签与标注样本共享 mini-batch 的问题形式化为两个决策：每次查询后选择哪些未标注样本以伪标签进入训练，以及它们在每个 mini-batch 中的占比，并据此提出 SSCAL 方法。 作者称，在两个音频数据集、两个冻结编码器、六种采集函数和十个随机种子的实验条件下，在训练步数相同的四种协议中，SSCAL 平均排名第一。
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最新进展10月27日 12:00
伪标签应与标注样本共享 mini-batch 吗？SSCAL 提出低训练成本的半监督持续主动学习报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AI伪标签应与标注样本共享 mini-batch 吗？SSCAL 提出低训练成本的半监督持续主动学习
一篇 arXiv 论文首次将伪标签如何在持续主动学习（CAL）中与标注样本共享 mini-batch 问题形式化为两个决策：选择哪些未标注样本进入训练以及它们在 mini-batch 中的占比。
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