2016年的文章，总的来说其实亮点不多，但是有一个主动学习和无监督结合的一个方法挺引人注意的，放到现在可能有些过时。
简单放一下ppt，文献过于简单，不需要太多的笔记
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这里强调的一个创新点是不光把置信度低的样本用上，连着置信度高的也用上了
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简单的交叉熵实现已标记样本的对cnn的一个训练
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低置信度，有点简单粗暴了
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j1j2是最有可能的两种所属分类，如果比较相近，msi对应就比较低，那么就认定是这个样本处于两个类的边界上
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取一个所有类的期望
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[人工智能]Cost-Effective Active Learning forDeep Image Classification阅读笔记 |
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2016年的文章，总的来说其实亮点不多，但是有一个主动学习和无监督结合的一个方法挺引人注意的，放到现在可能有些过时。 简单放一下ppt，文献过于简单，不需要太多的笔记
这里强调的一个创新点是不光把置信度低的样本用上，连着置信度高的也用上了 ?
简单的交叉熵实现已标记样本的对cnn的一个训练
低置信度，有点简单粗暴了
j1j2是最有可能的两种所属分类，如果比较相近，msi对应就比较低，那么就认定是这个样本处于两个类的边界上
取一个所有类的期望
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