エラーに注目してアクティブエラーに注目してアクティブラーニングルのトレーニング効率がアップする。新しいアプローチでエラー選択を通じてモデ機械学習エラーに注目してアクティブラーニングを強化する新しい方法で、ラベリングのために有益なエラーを選ぶことでモデルのパフォーマンスが向上する。2025-10-24T07:10:24+00:00 ― 0 分で読む