自步學習類似於主動學習（active learning）從未知標籤中選取資料加入已知標籤訓練，不同的是，主動學習每次選取具有特徵最豐富的點，然後將這個點返回到資料庫中去查詢，得到乙個label然後去更新分類器。然而，自步學習起源於課程學習（curriculum learning），它根據學生的學習能力去選取課程，因而自主學習每次選取最簡單的特徵點集，然後到複雜，每次選取的個數不同，這樣訓練的好處就是減少熵值，訓練出潛在的權重引數。
自主學習的目標：
其潛在權重為v.選取的方式有很多種，每篇**都會提出乙個方法。
但是，在我近期看的**中，用 negative l1-norm regularizer方法：
同時作者還提出了乙個多樣性的方法the negative l2,1-norm：
通過反覆訓練可以得到權重w和潛在權重v。
參考文獻：l. jiang, d. meng, s. -i. yu, z. lan, s. shan, and a. hauptmann, 「self-paced learning with diversity,」 in proc. adv. neural inf. process. syst., 2014, pp. 2078–2086.
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