論文の概要: Model-Centric and Data-Centric Aspects of Active Learning for Neural Network Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10835v2
• Date: Thu, 8 Oct 2020 22:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 21:21:48.361166
• Title: Model-Centric and Data-Centric Aspects of Active Learning for Neural Network Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルにおけるアクティブラーニングのモデル中心とデータ中心
• Authors: John Daniel Boss\'er, Erik S\"orstadius, Morteza Haghir Chehreghani
• Abstract要約: ニューラルネットワークモデルを用いたアクティブラーニングにおける,データ中心およびモデル中心のさまざまな側面について検討する。 我々は、例えば、活発に学習した授業で統計分析を行い、テストエラー推定を行い、アクティブな学習に関するいくつかの洞察を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125187280299247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study different data-centric and model-centric aspects of active learning with neural network models. i) We investigate incremental and cumulative training modes that specify how the currently labeled data are used for training. ii) Neural networks are models with a large capacity. Thus, we study how active learning depends on the number of epochs and neurons as well as the choice of batch size. iii) We analyze in detail the behavior of query strategies and their corresponding informativeness measures and accordingly propose more efficient querying and active learning paradigms. iv) We perform statistical analyses, e.g., on actively learned classes and test error estimation, that reveal several insights about active learning.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルを用いたアクティブラーニングにおけるデータ中心とモデル中心の異なる側面について検討する。 i)現在ラベル付きデータがどのようにトレーニングに使われているかを指定するインクリメンタルおよび累積トレーニングモードについて検討する。 二 ニューラルネットワークは、大容量のモデルである。 そこで本研究では,活動学習がエポック数やニューロン数およびバッチサイズの選択に依存するかを検討した。 三 問合せ戦略の挙動とそれに対応する情報性尺度を詳細に分析し、より効率的な問合せ及びアクティブラーニングパラダイムを提案する。 iv)アクティブラーニングに関するいくつかの洞察を明らかにするために,アクティブラーニングクラスやテストエラー推定などの統計的分析を行う。

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