ranker-Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning

2024-02-22 10:18

文章标签 active learning case datasets large scaling crowd ranker sourcing

本文主要是介绍ranker-Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

论文Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets A Case for Active Learning提出两种AL算法。

首先找到分类器θ对未标注数据的不确定程度。然后让crowd对这些数据进行标定。下边介绍两种不确定性方法。
下边的u是未标记数据，但是是指未标注数据的每一个，而不是整体。

一：Uncertainty Algorithm

这里写图片描述

第二项计算公式：

二：MinExpError Algorithm

这里写图片描述

所以说MinExpError scores算法结合了，question的难度（不确定性）和这个回答能够提高我们分类器的结果的程度（影响较大的数据）。

三：附加小知识

这里写图片描述

这篇关于ranker-Scaling Up Crowd-Sourcing to Very Large Datasets: A Case for Active Learning的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/734932。 23002807@qq.com

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