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欠陥分類のための選択的査定による逐次TFCの効率的学習

机译:对缺陷分类的选择性评估和顺序TFC的高效学习

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摘要

本研究では,ノンパラメトリックなパタン分類器として提案されたテスト特徴法(以下,TFC)の逐次的に与えられる訓練データによって効率的に学習させる逐次テスト特徴法(以下,STFC)において,学習に必要な訓練データにラベル付(査定)をする作業のコストを削減する方法として,能動学習の要素を取り入れ,ラベル付前に学習に必要なデータを選択し,査定するデータを削減する手法を提案する.実データにおける実験より,本手法の有効性を確認した.%We had proposed the method Test Feature Classifier(TFC) as a Nonparametoric Classifier and Successive TFC(sTFC). We proposed the way of selecting the data based on the active learning before the labeled to reduce the cost of it. And the experiments of successive learning shows the effectiveness of the proposed method.
机译:在该研究中,有必要在顺序测试特征方法(以下称为STFC)中进行学习,该顺序测试特征方法通过被建议作为非参数模式分类器的测试特征方法(以下称为TFC)顺序给出的训练数据来有效地学习。作为减少标记(评估)各种培训数据成本的方法,我们提出了一种方法,该方法结合了主动学习的要素,选择了标记前学习所需的数据,并减少了要评估的数据。 。通过对真实数据的实验证实了该方法的有效性。 %我们提出了将测试特征分类器(TFC)用作非参数分类器和连续TFC(sTFC)的方法。我们提出了在标记之前进行基于主动学习的数据选择方法以降低其成本。连续学习表明了该方法的有效性。

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