一種基于元學(xué)習(xí)的主動采樣方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910725779.6 申請日 -
公開（公告）號 CN110569982A 公開（公告）日 2019-12-13
申請公布號 CN110569982A 申請公布日 2019-12-13
分類號 G06N20/00（2019.01）; G06K9/62（2006.01） 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 不公告發(fā)明人 申請（專利權(quán)）人 南京智谷人工智能研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京匯恒知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 南京智谷人工智能研究院有限公司
地址 210000 江蘇省南京市棲霞區(qū)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)紅楓科技園C4棟
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于元學(xué)習(xí)的主動采樣方法，該方法借鑒元學(xué)習(xí)的思想，通過之前得到的主動學(xué)任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)(MetaData)用一個回歸模型M去學(xué)習(xí)一個查詢策略的指標(biāo)?；貧w模型M的輸入是根據(jù)我們設(shè)計(jì)的一些關(guān)于某個未標(biāo)記樣本x和當(dāng)前分類模型C的底層特征，這些設(shè)計(jì)的Meta特征與數(shù)據(jù)集的特征空間和分類模型的形式無關(guān)，輸出值是衡量x對于提升分類模型C的作用大??；并且，這些Meta特征獨(dú)立于數(shù)據(jù)集的特征空間和分類模型的形式，因此具有更好的泛化能力。