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#405
summarized by : Shunsuke Nakatsuka
どんな論文か？
プール型のActive Learningの論文．ラベル付された各クラスの表現とラベル付されていないデータに対して補完表現を算出し，補完表現からラベルづけすべきサンプルを決定するALFA-MIXを提案．
新規性
ラベル付された各クラスの平均表現とラベル付されていないデータに対して補完表現を算出し，補完表現からラベルづけすべきサンプルを決定するALFA-MIXを提案．補完表現と生データの分類結果が異なると与える影響が大きいと仮定．
結果
MNISTやMiniImageNet，DomainNet-Realで従来手法よりも高い精度でALが行えることを確認．ViTでも有効性を確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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