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《基于不确定性采样的医学影像主动学习标注系统设计与实现》
本文设计并实现了一套基于不确定性采样的医学影像主动学习标注系统，聚焦于减少标注数量的同时保持模型精度，为临床辅助诊断提供高效支持。本文设计的系统通过不确定性采样有效降低医学影像标注成本，实验验证了其在精度与效率上的优势。系统采用四层架构：数据层、模型层、采样层、交互层。采样层执行不确定性计算；其中 $U(x)$ 为样本 $x$ 的不确定性，$p(c|x)$ 为类别 $c$ 的预测概率。熵值越大，样本越不确定，越值得标注。不确定性采样通过量化模型对未标注数据的预测置信度，优先选择不确定性高的样本进行标注。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2501_93420214/article/details/153190639
不确定性采样优先选择不确定性高的样本。(单选)
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