模型变更主动学习论文 (出现) 用于在基于图的半监督学习(GBSSL)范例中进行主动学习的Python代码。 实施在我的论文中完成的测试,该测试将很快出现并提交同行评审。 用法 要在此框架中运行测试, run_experiments_binary.py或run_experiments_multiclass.py编辑为 硬编码DATA_FILEPATH变量,用于指定*.npz文件的位置。 在列表变量acq_models指定要测试的采集功能(及其对应的基础GBSSL模型) acq_models可能选择: 收购功能: mc (型号更改), uncertainty (不确定性), vopt (vopt的), sopt (SigmaOpt), rand (随机) 二进制模型: gr (高斯回归), log (Logistic损失), probitnorm ( probitnorm正常)