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MAYTHETORCHERLIGHTOURWAY:ANEIVE-ACCELERATEDACTIVE
LEARNINGFRAMEWORKFORIMAGECLASSIFICATION
ZhipengYe,PengLiu,XianglongTang,WeiZhao
SchoolofComputerScienceandTechnology
HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,PR.
{yezhipeng,pengliu,tangxl,zhaowei}@hit.edu.cn
labelingmostinformativeinstances.Thesamplingengineof
Uncertaintysamplingisoneofthemostwidelyusedstrate-activelearningframeworkselectsthemosteffectiveunlabeled
gyforpool-basedactivelearning,however,thereexiststhesampbasedonacertainstrategy.Therefore,asubsetofin-
problemthatselectedimagesdonotreflectthedesiredtrain-stancesiscarefullychosentobeannotatedbyahumananno-
ingdistributionandneedadditionallabelingcost.Todealtator,theremaininginstancesaresupposedtobeunlabeled.
withthisproblem,fromaspectsofimageclassificationandTherearemainlythreeactivelearningmethodsincluding(i)
visualperception,weimprovethetraditionalentropy-basedmembershipquerysynthesis,(ii)stream-basedselectivesam-
samplingstrategybyintroducingbag-of-visual-wordsclassi-pling,and(iii)pool-basedsampling.Amongoneofthemost
ficationmethodandneive-acceleratedlearningprinciplewidelyusedpool-basedsamplingmethod[1],therearethree
fromRescorla-Wagnerperceptivemodel.Differsfrompre-mainlydevelopedquerystrategiesforactivelearningmeth-
viousresearchesthattreatedsamplingandclassifyingpro-
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