Alapfogalmak
Verbesserung der Effizienz von Deep Learning durch Datenunterauswahl.
Kivonat
Das Dokument befasst sich mit der Verbesserung der Effizienz von Deep Learning-Modellen durch die Auswahl von Datenuntergruppen. Es untersucht Techniken wie aktives Lernen und aktive Probenahme, die auf informationstheoretischen Prinzipien basieren. Das Ziel ist es, die Kosten für die Datenerfassung und -kennzeichnung zu reduzieren und das Training zu beschleunigen, um Deep Learning in praktischen Anwendungen zugänglicher zu machen. Das Dokument gliedert sich in verschiedene Abschnitte, darunter Vorwort, Zusammenfassung, Danksagungen, Inhaltsverzeichnis und Kapitel zu verschiedenen Aspekten der Datenunterauswahl in Deep Learning.
Vorwort
- Ziel: Verbesserung der Effizienz von Deep Learning
- Untersuchung von Techniken wie aktives Lernen und aktive Probenahme
Zusammenfassung
- Verbesserung der Effizienz von Deep Learning durch Datenunterauswahl
- Aktives Lernen und aktive Probenahme reduzieren Kosten und beschleunigen das Training
Danksagungen
- Dank an Familie, Freunde und Kollegen für Unterstützung
- Besondere Erwähnung von Personen, die zum akademischen und beruflichen Werdegang beigetragen haben
Inhaltsverzeichnis
- Gliederung des Dokuments in verschiedene Abschnitte und Kapitel
Kapitel
- Untersuchung von Datenunterauswahltechniken in Deep Learning
- Anwendung von informationstheoretischen Prinzipien
Statisztikák
Supervised Deep Learning-Modelle erfordern umfangreiches Training mit gekennzeichneten Daten.
Bestehende Methoden für die Auswahl von Datenuntergruppen in Deep Learning fehlen oft eine fundierte informationstheoretische Grundlage.
Idézetek
"Die Auswahl von Datenuntergruppen in Deep Learning kann die Effizienz von Modellen verbessern."