論文の概要: Pool-based sequential active learning with multi kernels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11421v1
- Date: Thu, 22 Oct 2020 03:54:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 07:17:12.458485
- Title: Pool-based sequential active learning with multi kernels
- Title(参考訳): マルチカーネルを用いたプール型逐次能動学習
- Authors: Jeongmin Chae, Songnam Hong
- Abstract要約: 本研究では,未ラベルデータの大規模なプールから1つのサンプルを毎回クエリする,プールベースシーケンシャルアクティブラーニング(AL)について検討する。
提案する選択基準は,EKDとEKLという2つである。
また、提案したEKDとEKLは、一般的なクエリ・バイ・コミッテ(QBC)と予測モデル・チェンジ(EMC)の概念を一般化することに成功した。
- 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: We study a pool-based sequential active learning (AL), in which one sample is
queried at each time from a large pool of unlabeled data according to a
selection criterion. For this framework, we propose two selection criteria,
named expected-kernel-discrepancy (EKD) and expected-kernel-loss (EKL), by
leveraging the particular structure of multiple kernel learning (MKL). Also, it
is identified that the proposed EKD and EKL successfully generalize the
concepts of popular query-by-committee (QBC) and expected-model-change (EMC),
respectively. Via experimental results with real-data sets, we verify the
effectiveness of the proposed criteria compared with the existing methods.
- Abstract(参考訳): 本研究では, プールベース逐次能動学習(AL)について検討し, 1つのサンプルを選択基準に従ってラベルなしデータの大きなプールから毎回クエリする。
本フレームワークでは,マルチカーネル学習(MKL)の特定の構造を利用して,期待カーネル分散(EKD)と期待カーネルロス(EKL)という2つの選択基準を提案する。
また,提案したEKDとEKLは,それぞれQBC(committee)とEMC(pre expected-model-change)の概念を一般化することに成功した。
実データを用いた実験結果から,提案手法と比較し,提案手法の有効性を検証した。
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