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用于不和谐检测的迁移和主动学习：应对罕见的课堂挑战

Vasudha Varadarajan, Swanie Juhng, Syeda Mahwish, Xiaoran Liu, Jonah Luby, Christian Luhmann 以及 H. Andrew Schwartz
虽然基于变换器的系统通过更少的训练示例实现了更高的精度，但对于罕见的类任务，数据获取障碍仍然存在——当类标签非常罕见时（例如，5%的样本）。主动学习通常被提出来缓解这些挑战，但选择策略的选择，即选择稀有例子的标准，尚未得到系统的评估。此外，transformer实现了迭代...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.02459.pdf

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