arXiv ID:
2602.11825
arXiv 提交日期: 2026-02-12
CAAL:一种面向异方差大气回归的置信度感知主动学习框架 / CAAL: Confidence-Aware Active Learning for Heteroscedastic Atmospheric Regression
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为CAAL的新型主动学习方法,它通过区分可减少的模型不确定性和固有的数据噪声,在数据标注成本高昂的大气颗粒物属性预测任务中,能更智能地选择最有价值的样本进行测量,从而高效地扩充数据库。