弱监督注释模板

20/25弱监督注释模板第一部分弱监督注释的定义和分类 2第二部分弱监督注释的处理技术 4第三部分弱监督注释的应用领域 6第四部分弱监督注释的优势和局限 9第五部分弱监督注释的质量评估方法 11第六部分弱监督注释工具和平台 14第七部分弱监督注释的最新研究进展 17第八部分弱监督注释的未来展望 20

第一部分弱监督注释的定义和分类关键词关键要点弱监督注释的定义

弱监督是机器学习中一种监督学习方法，它使用带有少量标签或噪声标签的数据进行训练。与传统的监督学习不同，弱监督注释不需要昂贵且耗时的逐个示例手工标注。相反，它利用各种数据源（如文本、图像、视频）的自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别（SR）等技术来提取标记和训练模型。

弱监督注释的分类

弱监督注释可以根据其标记级别和注释粒度进行分类：

1.数据级弱监督

1.为整个数据集（例如文档或图像集合）分配一个或多个标签，而无需针对单个示例进行标注。

2.标签通常从文本元数据、用户交互或其他外部来源中提取。

3.用于NLP中的文本分类和CV中的图像检索。

2.实例级弱监督

弱监督注释

定义

弱监督注释是一种注释范式，其中训练数据仅带有部分或不完整的标签。与完全监督学习（其中每个训练样本都有明确的标签）不同，弱监督注释提供的信息更少，导致学习任务的难度更高。

分类

弱监督注释可以根据提供的标签信息类型进行分类：

1.边界框注释（BoundingBoxAnnotation）：仅提供目标对象的边界框，而不提供类别标签。训练算法必须推断目标的类别并预测其精确的边界。

2.图像级注释（Image-levelAnnotation）：仅提供图像级别的标签，而没有关于特定目标的信息。训练算法必须从图像中识别和定位目标，同时预测它们的类别。

3.点注释（PointAnnotation）：仅提供目标对象中的关键点的位置，例如头部或躯干中心。训练算法必须从这些点推断目标的类别和形状。

4.模糊标签（AmbiguousLabels）：提供不确定的标签，例如“可能是狗”或“可能不是汽车”。训练算法必须处理标签的不确定性并预测最可能的类别。

5.嘈杂标签（NoisyLabels）：提供错误或不准确的标签。训练算法必须能够识别和处理错误标签，以防止它们误导模型。

弱监督注释的优势

*降低注释成本：弱监督注释需要较少的专家注释，从而降低了数据准备成本。

*利用大量未标记数据：可以利用大量未标记数据来增强训练集，从而提高模型性能。

*处理真实世界数据：真实世界数据通常是弱标记的，因此弱监督注释技术对于开发在这些数据上工作的模型至关重要。

弱监督注释的挑战

*标签不确定性：弱监督注释中固有的标签不确定性会给训练算法带来挑战，导致性能下降。

*标签噪声：处理错误或不准确的标签对于避免模型错误预测至关重要。

*目标定位困难：在缺乏明确边界框的情况下定位目标可能会很困难，特别是在复杂或拥挤的场景中。

应用

弱监督注释已广泛应用于各种视觉任务，包括：

*目标检测

*语义分割

*图像分类

*目标跟踪第二部分弱监督注释的处理技术弱监督注释的处理技术

弱监督注释通常包含噪声和不一致性，因此处理这些注释以获得高质量的标记数据至关重要。本文介绍了用于处理弱监督注释的几种常见技术：

1.噪声过滤

*置信度阈值：根据注释者的置信度或模型的预测分数，过滤掉置信度较低的注释。

*异常值检测：基于注释与其他注释的相似性或与真实标记的偏差，识别并去除异常注释。

*共识过滤：聚合来自多个注释者的注释，仅保留存在共识的注释。

2.纠错

*主动学习：与人工注释者交互，询问有争议的注释或未标记的数据，以更正错误。

*协同过滤：利用多个注释者之间的相关性，识别和纠正错误的注释。

*对抗性训练：使用对抗性样本挑战模型，迫使其对错误的注释更加稳健。

3.融合

*加权平均：根据注释者的可靠性或置信度，将来自多个注释者的注释融合在一起。

*层次贝叶斯模型：将弱监督注释与先验知识相结合，以联合建模注释和真实标记。

*图神经网络：利用注释之间的结构和语义关系，生成更准确的预测。

4.半监督学习

*自训练：使用模型预测作为额外的训练数据，逐步提高模型性能。

*协同训练：使用不同视图或模型对数据进行注释，并利用这些注释来互相加强。

*一致性正则化：鼓励模型在不同数据视图或注释噪声下做出一致的预测。

具体技术的选择取决于弱监督注释的性质、可用资源和特定任务的要求。以下是一些额外的考虑因素：

数据预处理：适当的数据预处理，例如数据清理和特征工程，有助于提高处理技术的有效性。

注释者质量：注释者的可靠性和专业知识会影响弱监督注释的质量。

注释协议：明确的注释协议可确保注释的一致性和减少噪声。

模型选择：处理弱监督注释的模型应具有鲁棒性和对噪声的适应性，例如使用dropout或正则化技术。

评估：定期评估处理技术的性能对于识别改进领域和优化模型至关重要。第三部分弱监督注释的应用领域关键词关键要点图像分类

1.弱监督注释通过利用图像中的标签、元数据或外部知识，为图像分配类别，减少了对完全标注文本的依赖。

2.借助弱监督技术，可以快速有效地扩展训练数据集，从而提高模型的性能和泛化能力。

3.该方法适用于新颖或罕见类别、长尾分布数据或具有标签错误或不一致的图像。

目标检测

1.弱监督注释允许使用图像或视频中可用的边界框、点或分割掩码来训练目标检测模型。

2.这种方法能够处理具有复杂背景或模糊对象的图像，即使这些对象没有明确标记。

3.它可以减轻收集完全注释数据集的负担，并提高模型对不同场景和视角的鲁棒性。

语义分割

1.弱监督注释可以利用图像中的像素级标签或对象形狀信息来训练语义分割模型。

2.该方法可以有效地处理大型数据集，其中收集逐像素注释成本高昂且耗时。

3.它允许模型学习对象之间的语义关系和上下文信息，从而提高分割精度。

图像生成

1.弱监督注释通过利用文本描述、图像草图或概念向量来指导图像生成模型，使其能够生成符合用户意图的逼真图像。

2.该方法可以促进图像编辑、风格迁移和创造性内容生成等任务。

3.随着生成模型的不断发展，弱监督注释在图像生成领域有望发挥越来越重要的作用。

视频分析

1.弱监督注释可以利用视频中关键帧、字幕或行为脚本来训练视频分析模型。

2.该方法可以自动分析视频内容，识别异常事件、跟踪对象或提取有价值的信息。

3.它适用于大规模视频数据集，实现对视频数据的智能理解和处理。

自然语言处理

1.弱监督注释可以通过利用非完全标注文本数据（如标点符号或部分实体）来训练自然语言处理模型。

2.该方法可以增强模型对文本语法的理解，提高其在各种自然语言任务中的性能。

3.它能够处理大型文本数据集，降低注释成本并提高模型的泛化能力。弱监督注释的应用领域

计算机视觉

*图像分类：从弱标注中学习图像的类别，例如使用图像级标签或边框级标签。

*物体检测：检测图像中的物体，仅使用图像级标签或少量边界框标签。

*语义分割：分割图像中的像素，分配每个像素一个类别标签，仅使用图像级标签或弱标签。

*图像生成：根据弱标注生成新的图像，例如图像到图像翻译或超分辨率。

自然语言处理

*文本分类：将文本分配到预定义的类别，使用弱标记，例如文档类型或情绪分析。

*命名实体识别：识别文本中的命名实体，例如人名、地点和组织，使用部分标注文本或弱约束。

*机器翻译：将文本从一种语言翻译到另一种语言，使用平行语料库或少量翻译样本。

*问答：回答自然语言问题，使用文本或文档集合，其中仅包含部分监督或弱监督。

音频处理

*语音识别：将语音信号转录为文本，使用弱标注，例如带噪声的语音或部分标注的语音。

*说话人识别：识别不同说话人的语音，使用弱标签，例如说话人ID或语音片段。

*环境声音分类：识别不同的环境声音，例如动物叫声或交通噪音，使用弱标签或未标注文本。

医疗保健

*医学图像分析：从医学图像中提取诊断信息，例如疾病检测或组织分割，使用弱标注或未标注图像。

*电子病历分析：从电子病历中提取临床信息，例如患者诊断或药物信息，使用弱标注或部分监督。

*药物发现：识别和优化潜在药物化合物，使用弱标注或虚拟筛选技术。

遥感

*土地覆盖分类：将遥感图像中的像素分类到不同的土地覆盖类型，例如森林、水域和城市地区，使用弱标签或先验知识。

*变化检测：检测遥感图像中的变化区域，例如森林砍伐或城市扩张，使用弱标签或时间序列数据。

*灾害监测：从遥感图像中识别和监测自然灾害，例如洪水、地震和野火，使用弱标签或事件报告。

其他领域

*金融：预测财务时间序列或检测欺诈，使用弱标签或部分监督。

*社会科学：分析社交媒体数据或文本语料库，了解社会趋势或民意，使用弱标注或主题模型。

*制造：缺陷检测或产品分类，使用弱标签或未标注图像或传感器数据。第四部分弱监督注释的优势和局限关键词关键要点弱监督注释的优势

1.降低标注成本：弱监督注释模板利用未标记或粗略标记的数据，显著降低了昂贵的人工标注需求。

2.效率提高：自动化注释过程减少了手工标注的耗时和繁琐，提高了注释效率。

3.覆盖更多数据：弱监督允许利用以前无法标记的庞大数据集，从而提高模型覆盖范围和泛化能力。

弱监督注释的局限

1.误差引入：依赖未标记或粗略标记的数据可能会引入噪声和误差，影响模型性能。

2.数据质量低：弱监督注释模板可能无法识别所有相关特征，导致数据质量较低。

3.模型依赖性：弱监督注释的有效性取决于用于注释的特定模型，不同的模型可能产生不同的结果。弱监督注释模板的优势

*降低注释成本：与完全监督注释相比，弱监督注释涉及的成本显著降低，因为不需要对每个数据点进行精确的手动标注。

*利用未标记数据：弱监督注释允许利用大量未标记数据，这些数据通常比标记数据更易于获取。

*自动化注释过程：弱监督技术使用算法自动生成注释，减少了对人工标注者的依赖性。

*提高注释速度：自动化注释比手动标注速度更快，从而加快了模型训练和开发过程。

*提高数据多样性：利用未标记数据可以提高训练数据集的多样性，从而增强模型的泛化能力。

*适合大规模数据集：弱监督注释特别适用于大型数据集，因为手动标注这些数据集往往既耗时又昂贵。

*适用于不确定或模糊的数据：弱监督注释可用于处理不确定或模糊的数据，在这些情况下无法获得精确的注释。

*探索新模式：通过利用大量未标记数据，弱监督注释可以帮助发现新的模式和见解，这些见解可能无法通过完全监督注释获得。

弱监督注释的局限

*注释噪声：弱监督注释可能引入噪声或错误，因为自动生成过程并不总是可靠。

*准确性较低：弱监督注释的准确性通常低于完全监督注释，因为注释不是由人类标注者直接生成的。

*需要领域专业知识：设计和优化弱监督算法需要领域专业知识，这可能限制其广泛应用。

*对特定任务的依赖性：弱监督注释技术因任务而异，因此可能无法在所有情况下都提供有效的解决方案。

*数据质量要求：弱监督注释对训练数据集的质量有较高的要求，因为未标记数据中的噪声可能会影响注释的准确性。

*模型泛化能力受限：依靠弱监督注释训练的模型的泛化能力可能受限，因为它们可能过拟合于训练数据中的噪声。

*伦理问题：弱监督注释使用未经明确同意的数据，这可能会引发伦理问题，例如数据隐私和真实性。

*人类知识限制：弱监督算法无法捕获人类的知识和推理能力，因此可能无法生成与完全监督注释一样高质量的注释。第五部分弱监督注释的质量评估方法关键词关键要点【弱监督注释质量评估的主题】

【一致性评估】：

1.评估注释者之间的标注一致性，一致性程度高则注释质量高。

2.采用指标如Kappa系数或Matthews相关系数来衡量一致性。

3.考虑注释者专业知识、数据样本质量和注释指南的影响。

【准确性评估】：

弱监督注释的质量评估方法

弱监督注释的质量评估对于确保注释的一致性、准确性至关重要，从而影响下游机器学习模型的性能。以下介绍几种评估弱监督注释质量的方法：

1.人工评估

优点：

*最准确的方法，因为它由人类专家进行评估。

*可以提供对注释错误类型的见解。

缺点：

*耗时且昂贵。

*评估者之间可能存在主观性差异。

2.互协一致性

优点：

*快速且易于实施，因为不需要人工评估。

*衡量不同注释者之间注释的一致性程度。

缺点：

*假设注释者对数据有相同的理解。

*不考虑注释的准确性。

3.专家共识

优点：

*消除了人工评估的主观性，因为专家达成共识。

*提供一致且准确的质量评估。

缺点：

*仅适用于具有少量标注数据的场景。

*召集专家可能很困难，而且成本较高。

4.训练集和验证集划分

优点：

*使用训练集训练模型，使用验证集评估模型性能。

*评估模型在不同数据集上的泛化能力。

缺点：

*需要大量标注数据。

*假设训练集和验证集代表整个数据集。

5.注释评分

优点：

*根据预定义的标准自动评分注释。

*可以快速高效地评估大量注释。

缺点：

*评分标准可能主观或不准确。

*可能无法检测出所有类型的错误。

6.误差分析

优点：

*识别注释中的常见错误模式。

*为提高注释质量提供见解。

缺点：

*需要人工评估错误。

*可能无法捕捉所有类型的错误。

附加考虑因素

除了这些评估方法外，在评估弱监督注释质量时还需要考虑以下因素：

*注释粒度：影响评估方法的选择。

*数据复杂性：影响注释过程的难度。

*可用资源：限制评估方法的选择。

*预期用途：影响评估的严格性。

最佳实践

最佳实践涉及结合多种评估方法以获得全面准确的质量评估，同时考虑特定的注释任务和可用资源。第六部分弱监督注释工具和平台关键词关键要点【自动注释工具】

1.利用预训练模型和少量的人工标注，自动为海量数据生成伪标签。

2.采用主动学习策略，选择最具信息量的数据进行人工标注，减少标注成本。

3.集成多种弱监督学习算法，提高注释准确性和覆盖范围。

【数据增广技术】

弱监督注释工具

弱监督注释工具旨在简化和加速注释过程，使其无需大量的手动标注。这些工具利用各种技术，包括：

*主动学习：主动学习算法从未标记的数据集中选择最具信息性的样本进行标注，从而有效地利用专家标注者的资源。

*不确定性抽样：此技术选择模型不确定的样本进行标注，以最大程度地减少模型错误并提高模型准确性。

*距离度量：距离度量技术将未标记的数据样本与已标记样本进行比较，并根据相似性或距离选择候选样本进行标注。

*预训练模型：预训练模型利用来自大型数据集的知识，通过提供初始注释或指导标注器来辅助弱监督注释。

*聚类和分组：这些方法将未标记的数据分成同类组，从而可以一次性对类似的样本进行标注。

弱监督注释平台

弱监督注释平台提供集成的工具和功能，以简化和管理弱监督注释任务。这些平台包括：

*标注工具：提供直观的界面和各种标注工具，例如边界框、分割掩码和关键点注释。

*数据管理：允许用户管理和整理数据，包括导入、导出、分割和合并数据集。

*主动学习集成：无缝集成主动学习算法，使注释器能够优先考虑具有最高信息内容的样本。

*协作和团队管理：促进多位注释器协作，跟踪进度并确保一致性。

*质量控制和验证：提供工具和机制来验证注释质量，例如抽样检查和多人标注比较。

具体工具和平台示例

*Labelbox：提供主动学习、距离度量和预训练模型支持，以及强大的标注工具和团队管理功能。

*Snorkel：基于标签函数和弱监督规则的程序化弱监督平台。

*WeakLabel：使用主动学习和不确定性抽样来选择需要人类标注的样本。

*Supervisely：提供社区注释、基于规则的标注和图像增强功能。

*Prodigy：具有灵活的标注界面和针对不同任务定制标注流的能力。

应用与影响

弱监督注释工具和平台在各种应用中发挥着至关重要的作用：

*图像分类和检测：减少对大规模手工标注数据集的需求，提高模型性能。

*自然语言处理（NLP）：通过自动发现种子标签或触发器来提高文本分类和实体识别任务的准确性。

*医疗图像分析：使用主动学习和预训练模型来加速医疗图像的标注，从而支持早期疾病诊断和治疗。

*遥感：利用距离度量和聚类来识别和标注遥感图像中的地物，例如建筑物、道路和植被。

*语音识别：通过利用不确定性抽样和主动学习来选择高质量的语音样本，增强语音识别系统的性能。

弱监督注释工具和平台通过减少手动标注的负担、提高模型准确性以及支持各种应用，在机器学习和人工智能领域产生了重大影响。它们继续作为人工智能和机器学习生态系统的重要组成部分，促进了数据注释过程的自动化和效率。第七部分弱监督注释的最新研究进展关键词关键要点弱监督学习

1.利用少数带标签数据和大量的未标签数据，训练模型自动推断类别标签。

2.提出各种算法，例如伪标签、自训练和一致性正则化，以利用未标签数据中的潜在信息。

3.在图像分类、自然语言处理和遥感解译等领域得到广泛应用。

半监督学习

1.结合带标签数据和未标签数据，半监督学习增强了模型的泛化性能。

2.提出图拉普拉斯正则化、流形正则化和纠缠正则化等方法，来利用未标签数据中的结构信息。

3.广泛应用于图像分割、聚类和异常检测等任务中。

主动学习

1.主动学习通过选择最具信息性的数据点进行标注，优化标签过程。

2.提出各种采样策略，例如不确定性抽样、信息熵和贝叶斯优化，以确定最具信息性的样本。

3.在数据密集型任务中，例如医学图像分析和文本分类中，展示了显著的效率提升。

弱监督对象检测

1.通过利用图像级标签或边界框训练，而不是像素级掩码，弱监督对象检测降低了标注成本。

2.提出基于区域提案的弱监督对象检测，利用注意力机制和特征金字塔来定位对象。

3.在目标检测、人脸检测和医疗图像分析等实际应用中得到了验证。

弱监督语义分割

1.将图像分割任务分解为弱监督任务，例如图像分类和边界框注释。

2.提出基于图卷积网络和变分自编码器的弱监督语义分割方法，以从图像级标签中学习特征表示。

3.在城市场景分割和生物医学图像分割等领域取得了令人印象深刻的结果。

弱监督视频分析

1.利用视频级别标签或稀疏标注，弱监督视频分析学习时空特征。

2.提出基于注意力的视频分类方法，从标签帧中学习关键区域。

3.在动作识别、事件检测和视频摘要等视频分析任务中展现出优势。弱监督注释的最新研究进展

弱监督注释涉及利用有限的标签数据来注释大量未标记数据。近年来，弱监督注释领域取得了显着的进展，方法和应用不断扩展。

基于规则的方法

基于规则的弱监督注释方法利用预定义的规则或模式从文本中提取实体和关系。这些规则可以手动定义或自动学习。例如：

*文本中的大写词可能表示人名。

*两个实体之间存在“isa”的关系。

主动学习

主动学习方法选择最具信息性的数据点进行注释，从而最大化注释的效率。这些方法基于模型不确定性或其他指标，以确定需要人类注释的数据点。

基于模型的方法

基于模型的弱监督注释方法使用预先训练的语言模型或其他机器学习模型来辅助注释。这些模型可以帮助识别潜在的实体或关系，从而降低人类注释者的工作量。

分布式注释

分布式注释方法利用众包平台或其他机制来收集大量注释。这些方法可以快速收集大量数据，但需要考虑质量控制和注释者差异等问题。

远距离监督

远距离监督假设知识库中已有的事实可以用来注释文本。通过将文本实体与知识库实体匹配，可以弱监督地提取关系。例如：

*如果文本中出现“巴拉克·奥巴马”和“美国总统”，则可以推断出巴拉克·奥巴马是美国总统。

聚类和分组

聚类和分组方法将未标记数据分组为具有相似语义的簇或组。通过对每个组中的一个或几个样本进行注释，可以弱监督地注释整个组。

应用

弱监督注释已被广泛应用于各种自然语言处理任务，包括：

*命名实体识别：识别文本中的实体，如人名、地点和组织。

*关系提取：识别文本中的实体之间的关系，如“是孩子”或“工作地点”。

*问答：从文本中回答自然语言问题。

*文本分类：将文本分配到预先定义的类别。

挑战和未来方向

弱监督注释仍面临一些挑战，需要进一步的研究，包括：

*噪声和不一致：弱监督注释可能包含噪声和不一致，需要开发新的方法来处理这些问题。

*可扩展性：扩展弱监督注释方法以处理大规模数据集是一项挑战。

*人机协同：开发人机协同注释界面，提高注释效率并降低成本。

*领域适应：开发弱监督注释方法，使其能够适应新的领域和数据集。

总之，弱监督注释领域正在不断发展，新方法和应用不断涌现。通过利用这些方法，我们可以更有效地注释大量文本数据，从而促进自然语言处理任务的进展。第八部分弱监督注释的未来展望弱监督注释的未来展望

1.无注释学习的兴起

随着训练数据的不断积累，无注释学习方法有望进一步发展，减轻对标注数据的依赖。无注释学习算法可以从大量未标注数据中学习特征和模式，从而自动生成伪标签或辅助标签，以增强弱监督模型的性能。

2.弱监督注释工具的自动化

弱监督注释工具的自动化将节省时间和成本。先进的技术，如自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)技术，可以用于自动从文本和图像中提取潜在标签，生成高质量的弱监督注释。

3.弱监督学习的新算法

针对弱监督数据的特定挑战，不断开发新的算法。这些算法利用不完善的标签信息，弥补了监督学习方法的局限性。例如，基于置信度的学习方法可以考虑标签噪声，而多实例学习方法可以处理袋中标签问题。

4.半监督学习的整合

半监督学习方法结合了标注和未标注数据，以提高模型性能。随着弱监督注释方法的成熟，半监督学习方法有望得到更广泛的应用，高效利用不同类型的注释信息。

5.弱监督注释在现实世界应用中的扩展

弱监督注释在现实世界应用中的扩展潜力巨大。在医疗保健领域，弱监督注释可以用于疾病检测和分类，在金融领域，它可以用于欺诈检测和风险评估。随着技术的进步，弱监督注释的应用范围将不断扩大。

6.弱监督注释与主动学习的协同作用

主动学习方法可以识别和选择最能提高模型性能的未标注数据进行标注。将弱监督注释与主动学习相结合，可以创建高效的数据注释管道，最大化可获得的注释资源。

7.弱监督注释的标准化和基准

弱监督注释方法和数据集的标准化对于建立一个公平的比较标准非常重要。建立基准可以帮助研究人员评估不同方法的性能，促进该领域的进步。

8.弱监督注释的伦理影响

随着弱监督注释方法变得更加强大，考虑其伦理影响至关重要。使用不完善的标签信息可能会引入偏见或歧视。研究人员需要开发方法来评估和减轻这些影响。

9.弱监督注释在教育和研究中的应用

弱监督注释方法在教育和研究中具有广阔的应用前景。它们可以帮助学生学习机器学习的概念，并为研究人员提供新的工具来探索数据驱动的见解。

10.持续的技术创新

弱监督注释是一个不断发展的领域，预计会有持续的技术创新。随着新算法、工具和数据集的出现，弱监督注释将成为机器学习和人工智能未来的重要组成部分。关键词关键要点主题名称：主动学习

关键要点：

-主动学习标签点的选择算法，以有效平衡标注成本和模型性能。

-交互式标注界面，允许专家根据模型输出提供反馈，从而提高标注质量和效率。

-主动学习与弱监督学习的结合，利用未标注数据引导主动标注过程，降低标注成本。

主题名称：置信学习

关键要点：

-利用模型预测的置信度对未标注数据进行排序，优先标注置信度较高的样本。

-开发增强模型置信度的技术，如协同推理、集成学习和自适应阈值设置。

-探索基于置信度的主动学习策略，通过选择置信度较低的样本进行标注，进一步提高模型性能。

主题名称：协同推理

关键要点：

-利用多个模型预测的协同信息来增强弱监督学习模型的鲁棒性。

-开发协同推理算法，例如加权融合、模型融合和注意力机制。

-应用协同推理于弱监督任务，例如图像分类、对象检测和自然语言处理。

主题名称：迭代标注

关键要点：

-将弱监督学习过程分解为多个标注迭代，逐步提升标注质量和模型性能。

-探索不同的迭代策略，如逐个样本迭代、批量迭代和主动迭代标注。

-结合主动学习和置信学习，在迭代过程中选择最具信息性的样本进行标注。

主题名称：生成模型

关键要点：

-利用生成对抗网络(GAN)或变分自编码器(VAE)等生成模型生成具有真实标签的合成数据，扩充弱监督数据集。

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