H11-M08_DOC.zip
データセットの概要より
Method 最先進的（SOTA）方法通常是通過監督式學習來訓練的，這需要大量的labeled data。由於標記數資料需要大量的人力和時間成本，尤其是那些需要由專家來標記的資料(如醫學相關)，所需要的成本更是難以負擔。Unlabeled data因為不需要標註所以取得相對容易且成本較低，因此如何能有效利用unlabeled...
Source: H11-M08_漸進式資料標註更正的自主學習模型
追加情報
| フィールド | 値 |
|---|---|
| 最終更新日 | 2023 / 10月 / 4, |
| メタデータ最終更新日時 | 2023 / 10月 / 4, |
| 作成日 | 2023 / 10月 / 4, |
| データ形式 | application/zip |
| ライセンス | Other (Non-Commercial) |
| created | 2 年以上前 |
| format | ZIP |
| id | f563fd6a-ad4d-4793-96f4-e6e5cad1bed6 |
| last modified | 2 年以上前 |
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| mimetype | application/zip |
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| size | 148.2 KiB |
| state | active |
| url type | upload |
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