論文の概要: Information Condensing Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07916v2
• Date: Thu, 20 Feb 2020 02:52:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:32:50.804852
• Title: Information Condensing Active Learning
• Title（参考訳）: 情報凝縮型アクティブラーニング
• Authors: Siddhartha Jain, Ge Liu, David Gifford
• Abstract要約: 本稿では,Deep Bayesian Active Learningを対象としたバッチモードアクティブラーニング(AL)手法である,情報凝縮型アクティブラーニング(ICAL)を紹介する。 ICALはヒルベルト・シュミット独立基準(HSIC)を用いて、候補となる点とラベルなし集合の間の依存性の強さを測定する。 深層学習のためのアートバッチモードAL手法の状態と比較して,複数の画像データセット上でのモデル精度と負のログ可能性(NLL)の面では,大幅な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.769747792846005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Information Condensing Active Learning (ICAL), a batch mode model agnostic Active Learning (AL) method targeted at Deep Bayesian Active Learning that focuses on acquiring labels for points which have as much information as possible about the still unacquired points. ICAL uses the Hilbert Schmidt Independence Criterion (HSIC) to measure the strength of the dependency between a candidate batch of points and the unlabeled set. We develop key optimizations that allow us to scale our method to large unlabeled sets. We show significant improvements in terms of model accuracy and negative log likelihood (NLL) on several image datasets compared to state of the art batch mode AL methods for deep learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未取得の点について可能な限り多くの情報を有する点についてラベルを取得することに焦点を当てた,深いベイズ型アクティブラーニングを対象としたバッチモードモデル非依存アクティブラーニング(al)手法であるinformation condensing active learning (ical)を提案する。 ICALはヒルベルト・シュミット独立基準(HSIC)を用いて、候補となる点とラベルなし集合の間の依存性の強さを測定する。 提案手法を大規模非ラベル集合に拡張可能な重要な最適化手法を開発した。 深層学習のためのアートバッチモードAL手法の状態と比較して,複数の画像データセット上でのモデル精度と負のログ可能性 (NLL) の面で大きな改善が見られた。

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