Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Learning with Multiple Kernels

論文の概要: Active Learning with Multiple Kernels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03188v1
Date: Thu, 7 May 2020 00:48:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-05 22:58:00.940036
Title: Active Learning with Multiple Kernels
Title（参考訳）: 複数のカーネルによるアクティブラーニング
Authors: Songnam Hong and Jeongmin Chae
Abstract要約: ストリームベースアクティブマルチカーネル学習(AMKL)と呼ばれる新しい研究課題を導入する。 AMKLは、学習者が選択基準に従って、オラクルから選択したデータをラベル付けすることを可能にする。我々は、無関係なカーネルを「オンザフライ」カーネル辞書から除外できる適応カーネル選択(AMKL-AKS)を持つAMKLを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.203602318836444
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Online multiple kernel learning (OMKL) has provided an attractive performance in nonlinear function learning tasks. Leveraging a random feature approximation, the major drawback of OMKL, known as the curse of dimensionality, has been recently alleviated. In this paper, we introduce a new research problem, termed (stream-based) active multiple kernel learning (AMKL), in which a learner is allowed to label selected data from an oracle according to a selection criterion. This is necessary in many real-world applications as acquiring true labels is costly or time-consuming. We prove that AMKL achieves an optimal sublinear regret, implying that the proposed selection criterion indeed avoids unuseful label-requests. Furthermore, we propose AMKL with an adaptive kernel selection (AMKL-AKS) in which irrelevant kernels can be excluded from a kernel dictionary 'on the fly'. This approach can improve the efficiency of active learning as well as the accuracy of a function approximation. Via numerical tests with various real datasets, it is demonstrated that AMKL-AKS yields a similar or better performance than the best-known OMKL, with a smaller number of labeled data.
Abstract（参考訳）: オンラインマルチカーネル学習(OMKL)は非線形関数学習タスクにおいて魅力的な性能を提供している。ランダムな特徴近似を利用して、次元性の呪いとして知られるOMKLの大きな欠点は、最近緩和されている。本稿では,学習者が選択基準に従ってオラクルから選択したデータをラベル付けすることができるAMKL(stream-based active multiple kernel learning)と呼ばれる新しい研究問題を提案する。これは多くの現実世界のアプリケーションにおいて、真のラベルを取得するのにコストがかかるか時間がかかるため必要である。 AMKLが最適なサブ線形後悔を達成できることを証明し、提案した選択基準が本当に役に立たないラベル要求を回避することを示唆する。さらに,無関係なカーネルを「オンザフライ」のカーネル辞書から排除できる適応型カーネル選択(amkl-aks)を持つamklを提案する。このアプローチは、能動学習の効率と関数近似の精度を向上させることができる。各種実データを用いた数値実験により,amkl-aksは最もよく知られたomklと同等あるいは優れた性能を得られ,ラベル付きデータも少ない。

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