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基于多视角二维主动学习的多标签分类被引量：3: 2011年; 针对多标签图像分类问题的特点，提出了一种多视角二维主动学习（MV-2DAL）算法，以通过多视角学习与主动学习的有机结合，深入挖掘样本、标签、视角三个维度上的相关性和冗余性。此算法以样本．标签对作为基本标注单位，在每个视角内，利用二维主动学习的方法计算样本、标签维度上的不确定度；在不同视角间，通过多视角融合的方法计算跨视角的不确定度；最终，将视角内不确定度与视角间不确定度进行融合得到总不确定度，并以此衡量样本-标签对的标注价值。将MV-2DAL算法应用到图像内容理解的一个重要领域——多标签图像分类中，显著提高了信息标注的针对性，不仅有效降低了信息冗余度，同时也大幅减少了数据标注量。; 张晓宇; 关键词：图像分类多模态融合

基于动态确定度传播的选择性采样: 2012年; 传统主动学习中采用的批量采样模式忽略了样本之间的相互关系,因而会不可避免地引入冗余。针对上述问题,提出了一种动态批量采样模式,采取"逐一标注,批量训练"的流程,综合利用当前分类模型和先前标注样本对后续采样进行动态指导;在此基础上,进一步提出了基于动态确定度传播的选择性采样算法,有效地提高了所选取样本的信息量。实验结果证明,基于动态确定度传播的选择性采样算法能够显著改进分类结果。; 张晓宇; 关键词：半监督学习

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中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(ZD2011-7-3)