美DARPA“依赖更少标签”计划加速机器学习研究
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据美国政府计算机网站(GCN)2018年6月27日报道,美国国防高级研究计划局(DARPA)目前正在进行机器学习模型效率提升方面的研究。目前大多数机器学习算法在训练时都需要大量人工标签的数据,而且算法的性能与这类数据的数量成正相关。但是,人工标签足够数量的优质数据需要消耗大量的人力和物力资源。
来源:美国GCN
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