論文の概要: On the Robustness of Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10370v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 09:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 13:14:46.602576
• Title: On the Robustness of Active Learning
• Title（参考訳）: アクティブラーニングのロバスト性について
• Authors: Lukas Hahn and Lutz Roese-Koerner and Peet Cremer and Urs Zimmermann and Ori Maoz and Anton Kummert
• Abstract要約: Active Learningは、機械学習アルゴリズムをトレーニングする上で最も有用なサンプルを特定する方法に関するものだ。 十分な注意とドメイン知識を持っていないことがよくあります。 そこで本研究では,Simpson の多様性指標に基づく新たな "Sum of Squared Logits" 手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7340017786387767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active Learning is concerned with the question of how to identify the most useful samples for a Machine Learning algorithm to be trained with. When applied correctly, it can be a very powerful tool to counteract the immense data requirements of Artificial Neural Networks. However, we find that it is often applied with not enough care and domain knowledge. As a consequence, unrealistic hopes are raised and transfer of the experimental results from one dataset to another becomes unnecessarily hard. In this work we analyse the robustness of different Active Learning methods with respect to classifier capacity, exchangeability and type, as well as hyperparameters and falsely labelled data. Experiments reveal possible biases towards the architecture used for sample selection, resulting in suboptimal performance for other classifiers. We further propose the new "Sum of Squared Logits" method based on the Simpson diversity index and investigate the effect of using the confusion matrix for balancing in sample selection.
• Abstract（参考訳）: Active Learningは、機械学習アルゴリズムをトレーニングする上で最も有用なサンプルを特定する方法に関する問題である。 正しく適用すれば、人工ニューラルネットワークの膨大なデータ要求に対処できる非常に強力なツールになり得る。 しかし、十分な注意とドメイン知識を持って適用されることがしばしばあります。 その結果、非現実的な期待が高まり、あるデータセットから別のデータセットへの実験結果の転送は必然的に困難になる。 本研究では,分類器容量,交換可能性,型,ハイパーパラメータ,誤ラベル付きデータなどに関して,さまざまなアクティブラーニング手法の堅牢性を分析する。 実験により、サンプル選択に使用されるアーキテクチャに対するバイアスが示され、その結果、他の分類器の準最適性能がもたらされる。 さらに,シンプソン多様性指数に基づく新しい「二乗ロジットの和」法を提案し,サンプル選択のバランスをとるために混乱行列を用いた効果について検討する。

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