arXiv 人工智能· Manuel Wendl, Erik Englesson, Andreas Krause, Carl Henrik Ek·· 10 時間前AI スコア31
Forgetting to Improve：主动学习中的原则性数据移除
Forgetting to Improve: Principled Data Removal in Active Learning
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AI ガイド
研究人员提出 Forgetting to Improve 方法，通过在主动学习中按原则移除有害数据样本来缓解模型不匹配问题。该方法为高斯过程模型引入了专用影响函数，可将下游任务纳入建模框架并剔除产生负面影响的数据。实验表明，该方法在贝叶斯优化、基于模型的强化学习以及转导学习等多项任务中均实现了显著改进。
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