Machine Learning,Computer Vision and Pattern Recognition,یادگیری ماشین , دید رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 22 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: To be published in the 2024 International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: برای انتشار در کنفرانس بین المللی 2024 در مورد تشخیص الگوی (ICPR)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Active learning aims to alleviate the amount of labor involved in data labeling by automating the selection of unlabeled samples via an acquisition function. For example, variational adversarial active learning (VAAL) leverages an adversarial network to discriminate unlabeled samples from labeled ones using latent space information. However, VAAL has the following shortcomings: (i) it does not exploit target task information, and (ii) unlabeled data is only used for sample selection rather than model training. To address these limitations, we introduce novel techniques that significantly improve the use of abundant unlabeled data during training and take into account the task information. Concretely, we propose an improved pseudo-labeling algorithm that leverages information from all unlabeled data in a semi-supervised manner, thus allowing a model to explore a richer data space. In addition, we develop a ranking-based loss prediction module that converts predicted relative ranking information into a differentiable ranking loss. This loss can be embedded as a rank variable into the latent space of a variational autoencoder and then trained with a discriminator in an adversarial fashion for sample selection. We demonstrate the superior performance of our approach over the state of the art on various image classification and segmentation benchmark datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری فعال با هدف کاهش میزان کار درگیر در برچسب زدن داده ها با استفاده از خودکار انتخاب نمونه های بدون برچسب از طریق یک عملکرد کسب.به عنوان مثال ، یادگیری فعال مخالف متغیر (VAAL) یک شبکه مخالف را برای تبعیض نمونه های بدون برچسب از موارد دارای برچسب با استفاده از اطلاعات فضایی نهفته اعمال می کند.با این حال ، VAAL کاستی های زیر را دارد: (i) از اطلاعات کار هدف سوء استفاده نمی کند ، و (ب) داده های بدون برچسب فقط به جای آموزش مدل فقط برای انتخاب نمونه استفاده می شود.برای پرداختن به این محدودیت ها ، ما تکنیک های جدیدی را معرفی می کنیم که به طور قابل توجهی استفاده از داده های بدون برچسب در طول آموزش را بهبود می بخشد و اطلاعات کار را در نظر می گیرد.به طور مشخص ، ما یک الگوریتم شبه برچسب گذاری بهبود یافته را پیشنهاد می کنیم که اطلاعات را از تمام داده های بدون برچسب به صورت نیمه تحت نظارت استفاده می کند ، بنابراین به یک مدل اجازه می دهد تا یک فضای داده غنی تر را کشف کند.علاوه بر این ، ما یک ماژول پیش بینی ضرر مبتنی بر رتبه بندی را توسعه می دهیم که اطلاعات رتبه بندی نسبی را به یک ضرر رتبه بندی متفاوت تبدیل می کند.این ضرر را می توان به عنوان یک متغیر رتبه در فضای نهفته یک اتومبیل متغیر تعبیه کرد و سپس با یک تبعیض آمیز به روش مخالف برای انتخاب نمونه آموزش دید.ما عملکرد برتر رویکرد خود را نسبت به وضعیت هنر در طبقه بندی مختلف تصویر و مجموعه داده های معیار تقسیم بندی نشان می دهیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
