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標記分布學習是在以標記分布標注的示例上學習的新型學習范式，近年來已成功應用于面部年齡估計、頭部姿勢估計和情感識別等實際場景中。在標記分布學習中，需要足夠多的標記分布數(shù)據(jù)才能訓練岀預測性能好的模型。然而，標記分布學習有時會面臨標記數(shù)據(jù)不足和注釋成本太高的困境。基于邊際概率分布匹配的主動標記分布學習（ Active Label distributionLearning Based on Marginal Probability Distribution Matching， ALDL-MMD）算法是針對標記分布學習注釋成本過高的問題而設計的，以減少訓練模型所需的標注數(shù)據(jù)量，從而降低注釋成本。ALDL-Mw算法訓練了一個線性回歸模型，在保證其訓練誤差最小的同時，學習一個反映未標記數(shù)據(jù)上選點需求的稀疏向量，使選點后的訓練集和未標記集的數(shù)據(jù)分布盡量相似，并對這個向量做松弛化處理，以簡計算。在多個標記分布數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，在“ Canberra metric”和¨ Intersection”這兩個衡量標記分布的指標上， ALDL-MMD算法優(yōu)于已有的主動示例選擇方法，體現(xiàn)了其在降低注釋成本方面的有效性。
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