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官方账号arXiv cs.LG@L. C. Ayres, J. C. M. Bermudez, S. J. M. de Almeida, R. A. Borsoi
推荐理由：GRINCO解决了主动学习里重复标注变换样本的浪费问题，用商空间选轨道来省钱，比普通核心集方法更聪明。
核心集
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7月2日
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GRINCO是一种基于群不变性的核心集主动学习框架，通过在变换群诱导的商空间中选择轨道而非原始样本，避免重复标注同一实例的变换版本。框架使用规范代表或轨道分离不变嵌入定义实用的商空间度量，结合商空间k-center选择与轨道平均损失进行不变训练。推导的泛化界将轨道平均风险上界表示为商空间覆盖度、标签不确定性和轨道内变异性的函数。在合成尺度不变数据和旋转冗余图像基准上，GRINCO比传统核心集基线显著提升轨道覆盖度和标签效率。