Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Active Learning by Model Interpretability

論文の概要: Deep Active Learning by Model Interpretability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12100v4
Date: Sun, 6 Sep 2020 06:28:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 11:53:33.416518
Title: Deep Active Learning by Model Interpretability
Title（参考訳）: モデル解釈による深層アクティブラーニング
Authors: Qiang Liu and Zhaocheng Liu and Xiaofang Zhu and Yeliang Xiu
Abstract要約: 本稿では, 線形分離可能なサンプル領域について, アクティブラーニングの課題について紹介する。モデル解釈可能性(DAMI)を用いた新しい深層能動学習手法を提案する。ラベルなしデータ全体の最大代表性を維持するため、DAMIは異なる線形分離可能な領域のサンプルを選択してラベル付けしようとする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3461534048332275
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent successes of Deep Neural Networks (DNNs) in a variety of research tasks, however, heavily rely on the large amounts of labeled samples. This may require considerable annotation cost in real-world applications. Fortunately, active learning is a promising methodology to train high-performing model with minimal annotation cost. In the deep learning context, the critical question of active learning is how to precisely identify the informativeness of samples for DNN. In this paper, inspired by piece-wise linear interpretability in DNN, we introduce the linearly separable regions of samples to the problem of active learning, and propose a novel Deep Active learning approach by Model Interpretability (DAMI). To keep the maximal representativeness of the entire unlabeled data, DAMI tries to select and label samples on different linearly separable regions introduced by the piece-wise linear interpretability in DNN. We focus on modeling Multi-Layer Perception (MLP) for modeling tabular data. Specifically, we use the local piece-wise interpretation in MLP as the representation of each sample, and directly run K-Center clustering to select and label samples. To be noted, this whole process of DAMI does not require any hyper-parameters to tune manually. To verify the effectiveness of our approach, extensive experiments have been conducted on several tabular datasets. The experimental results demonstrate that DAMI constantly outperforms several state-of-the-art compared approaches.
Abstract（参考訳）: しかし、近年のディープニューラルネットワーク(DNN)の様々な研究課題における成功は、大量のラベル付きサンプルに大きく依存している。これは現実世界のアプリケーションでかなりのアノテーションコストを必要とする可能性がある。幸いなことに、アクティブな学習は、最小のアノテーションコストでハイパフォーマンスモデルをトレーニングするための有望な方法論です。ディープラーニングの文脈では、アクティブラーニングの重要な疑問は、DNNのサンプルの情報を正確に識別する方法である。本稿では,dnnにおける分割線形解釈可能性に触発されて,サンプルの線形分離可能な領域をアクティブラーニング問題に導入し,モデル解釈可能性(dami)を用いた新しい深層アクティブラーニング手法を提案する。ラベルなしデータ全体の最大代表性を維持するため、DNNにおける断片的線形解釈可能性によって導入された異なる線形分離可能な領域のサンプルを選択し、ラベル付けしようとする。表データモデリングのための多層知覚(mlp)のモデル化に注目する。具体的には,MLPの局所的な断片解釈を各サンプルの表現として使用し,K-Centerクラスタリングを直接実行してサンプルを選択し,ラベル付けする。ただし、このDAMIのプロセス全体は、手動でチューニングするハイパーパラメータを必要としない。提案手法の有効性を検証するため,複数の表付きデータセットに対して広範な実験を行った。実験結果から、DAMIはいくつかの最先端比較手法よりも常に優れていることが示された。

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