표현 공간의 기하
자기 지도 표현 학습으로 얻은 공간에서는 자료 사이의 거리에서 유용한 정보를 얻을 수 있다. ProbCover는 주석할 부분 집합을 고르는 문제를 이 공간의 커버리지 관점에서 다룬다.
거리 기반 그래프
예시의 임베딩을 꼭짓점으로 두고 정해진 반경 안에 있는 점들을 연결한다. 이미 선택한 예시가 포괄하는 점은 이후 선택에서 중복 이득을 만들지 않도록 처리한다.
탐욕적 선택
아직 포괄되지 않은 점들을 많이 덮는 예시를 순차적으로 고른다. 원 연구는 단조 부분 모듈러 커버리지 목적에 대한 탐욕적 근사를 사용했다.
적은 예산의 평가
여러 영상 인식 벤치마크의 낮은 예산 설정에서 평가했다. 준지도 학습에서의 활용도 조사했으며 선택 반경과 표현 공간은 방법의 중요한 설정이다.
관련 문서
TypiClust / Cluster-Margin / 코어셋 기반 능동 학습 / BADGE 능동 학습 / BAIT 능동 학습 / VAAL