《Cost-Effective Active Learning for Hierarchical Multi-Label Classification》--阅读笔记-IJCAI
Authors Yi-Fan Yan , Sheng-Jun Huang Motivation 多标签学习（multi-label learning，MLL）是一种实用而有效的学习框架，适用于语义复杂的对象，每个实例可以同时与多个类标签相关联。但当输出空间远远大于单标签学到的信息时，通常需要一个大的标签数据集来训练一个有效的MLL模型。此外，当有大量候选标签时，多标签对象的注释成本可能非常高。主动
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