【斯坦福博士论文】通过数据高效方法增强机器学习

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本论文介绍了创新的机器学习策略。监督深度学习技术在我们生活的所有领域（包括金融、医疗保健、社交网络等）都产生了巨大且前所未有的影响。然而，这种进步受到了一个重大挑战的阻碍：对大型、高质量标注数据集的依赖。这个问题在生物医药等领域尤为严重，因为在这些领域中，数据的获取和注释不仅成本高昂，而且复杂。为了应对这些挑战，本论文介绍了创新的机器学习策略，这些策略是数据高效的，旨在减少对大型标注数据集的依赖，同时保持或提高深度学习模型的有效性。本论文系统地分为两个主要部分，每个部分都针对数据高效机器学习的关键方面。第一部分致力于为现有数据集开发优化的高级算法，特别是在标注有限的约束下。这一部分引入了一个新的机器学习设置，用于在低标注 ………………………………