論文の概要: Knowledge Elicitation using Deep Metric Learning and Psychometric
Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06353v1
- Date: Tue, 14 Apr 2020 08:33:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 08:57:08.597578
- Title: Knowledge Elicitation using Deep Metric Learning and Psychometric
Testing
- Title（参考訳）: ディープメトリック学習と心理計測テストを用いた知識誘発
- Authors: Lu Yin, Vlado Menkovski, Mykola Pechenizkiy
- Abstract要約: 画像やビデオなどの高次元データを扱う専門家から,効率的な階層的知識の抽出方法を提案する。
開発されたモデルは、距離が意味論的に意味のある距離空間に高次元データを埋め込み、データは階層構造で整理することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.989397781243225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge present in a domain is well expressed as relationships between
corresponding concepts. For example, in zoology, animal species form complex
hierarchies; in genomics, the different (parts of) molecules are organized in
groups and subgroups based on their functions; plants, molecules, and
astronomical objects all form complex taxonomies. Nevertheless, when applying
supervised machine learning (ML) in such domains, we commonly reduce the
complex and rich knowledge to a fixed set of labels, and induce a model shows
good generalization performance with respect to these labels. The main reason
for such a reductionist approach is the difficulty in eliciting the domain
knowledge from the experts. Developing a label structure with sufficient
fidelity and providing comprehensive multi-label annotation can be exceedingly
labor-intensive in many real-world applications. In this paper, we provide a
method for efficient hierarchical knowledge elicitation (HKE) from experts
working with high-dimensional data such as images or videos. Our method is
based on psychometric testing and active deep metric learning. The developed
models embed the high-dimensional data in a metric space where distances are
semantically meaningful, and the data can be organized in a hierarchical
structure. We provide empirical evidence with a series of experiments on a
synthetically generated dataset of simple shapes, and Cifar 10 and
Fashion-MNIST benchmarks that our method is indeed successful in uncovering
hierarchical structures.
- Abstract（参考訳）: ドメインに存在する知識は、対応する概念間の関係としてよく表される。
例えば動物学では、動物種は複雑な階層を形成し、ゲノム学では、異なる(部分的な)分子はそれらの機能に基づいてグループとサブグループに分けられる。
それにもかかわらず、そのような領域に教師付き機械学習(ML)を適用する場合、一般に、固定されたラベル集合に複雑で豊富な知識を還元し、それらのラベルに対して優れた一般化性能を示すモデルを誘導する。
このような還元主義的アプローチの主な理由は、専門家からドメイン知識を引き出すことが難しいことである。
十分な忠実さと包括的マルチラベルアノテーションを提供するラベル構造を開発することは、現実世界の多くのアプリケーションにおいて非常に労力がかかる。
本稿では,画像や映像などの高次元データを扱う専門家による効率的な階層的知識誘発手法(hke)を提案する。
本手法は,心理計測テストとアクティブ深層メトリクス学習に基づいている。
開発したモデルは、距離が意味的に意味のある距離空間に高次元データを埋め込み、データを階層構造にまとめることができる。
簡単な形状の合成データセットについて実験を行った結果,Cifar 10 と Fashion-MNIST のベンチマークにより,本手法が階層構造を明らかにすることに成功していることを示す。
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