利用基于主动学习的改进策略优化多域性能【英文版】

英文标题：Optimizing Multi-Domain Performance with Active Learning-based Improvement Strategies中文摘要：本篇论文介绍了一种基于主动学习的多领域性能提升框架，首先利用初始标记数据对基础模型进行训练，然后迭代地选择最具信息量的样本进行标记，以改进模型性能。该方法在图像分类、情感分析和物体识别等多领域数据集上进行了评估，并表现出超越基准方法，并在几个数据集上取得了最先进的性能。同时表明了本方法非常高效，比其他主动学习方法需要明显较少的标记样本，是一种实用且有效的多领域性能提升解决方案。英文摘要：Improving performance in multiple domains is a challenging task, and oftenrequires significant amounts of data to train and test models. Active learningtechniques provide a promising solution by enabling model