[发明专利]融合置信度准则和多样性准则的主动学习样本选择策略

摘要

本发明涉及融合置信度准则和多样性准则的主动学习样本选择策略，包括以下步骤：基于已有的标记数据集D_L训练模型M_t；使用M_t对当前未标记数据集D_U进行预测，得到预测向量集P_t；根据P_t计算每个样本的信息熵，选择熵值最大的前K个样本；根据M_t提取K个未标记样本的特征表示，得到特征向量集F_t；对F_t进行密度峰值聚类，分别从密度峰值聚类产生的簇中心、簇的边缘点和离群点选取相应比例数量的样本，交由专家标记，加入已标记数据集D_L，同时从未标记数据集D_U中删除相应样本；利用当前已标记数据集D_L对M_t进行更新得到M_t+1；重复上述步骤，直到所有样本标记结束或达到指定迭代次数完成整个算法流程。

主权项

1.融合置信度准则和多样性准则的主动学习样本选择策略，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，基于已有的标记数据集DL训练初始模型Mt；步骤2，使用Mt对当前未标记数据集DU进行预测，得到预测向量集Pt；步骤3，根据Pt计算每个样本的信息熵，取熵值最大的前K个样本作为主动学习备选样本，如果未标记样本数量未达到K，则跳过该步骤；步骤4，根据Mt提取K个未标记样本的特征表示，得到特征向量集Ft；由步骤3得到当前模型Mt对于所有未标记样本最不确定的K个未标记样本，再对这K个样本进行模型的深层特征提取，得到特征映射向量集Ft，其中Ft和输入的K个标记样本呈一一对应关系；步骤5，对F0进行密度峰值聚类，将K个样本划分为C簇，其中C

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