論文の概要: A Review of Open-World Learning and Steps Toward Open-World Learning
Without Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12906v3
- Date: Mon, 3 Jan 2022 14:34:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 01:43:06.462042
- Title: A Review of Open-World Learning and Steps Toward Open-World Learning
Without Labels
- Title(参考訳): オープンワールド学習とラベルなしでのオープンワールド学習への歩み
- Authors: Mohsen Jafarzadeh, Akshay Raj Dhamija, Steve Cruz, Chunchun Li,
Touqeer Ahmad, Terrance E. Boult
- Abstract要約: オープンワールド学習では、エージェントは既知のクラスのセットから始まり、知らないものを検出し、管理し、静止しないデータストリームから時間をかけて学習する。
本稿では,ラベルなしのオープンワールド学習を含む,様々なオープンワールド学習問題を定式化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.380522815465984
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In open-world learning, an agent starts with a set of known classes, detects,
and manages things that it does not know, and learns them over time from a
non-stationary stream of data. Open-world learning is related to but also
distinct from a multitude of other learning problems and this paper briefly
analyzes the key differences between a wide range of problems including
incremental learning, generalized novelty discovery, and generalized zero-shot
learning. This paper formalizes various open-world learning problems including
open-world learning without labels. These open-world problems can be addressed
with modifications to known elements, we present a new framework that enables
agents to combine various modules for novelty-detection,
novelty-characterization, incremental learning, and instance management to
learn new classes from a stream of unlabeled data in an unsupervised manner,
survey how to adapt a few state-of-the-art techniques to fit the framework and
use them to define seven baselines for performance on the open-world learning
without labels problem. We then discuss open-world learning quality and analyze
how that can improve instance management. We also discuss some of the general
ambiguity issues that occur in open-world learning without labels.
- Abstract(参考訳): オープンワールド学習では、エージェントは既知のクラスのセットから始まり、知らないものを検出し、管理し、静止しないデータストリームから時間をかけて学習する。
オープンワールド・ラーニングは他の多くの学習問題とは無関係であるが,本論文では,インクリメンタルラーニング,一般化ノベルティ発見,一般化ゼロショット・ラーニングなど,幅広い問題の主な違いを簡潔に分析する。
本稿では,ラベルのないオープンワールド学習を含む様々なオープンワールド学習問題を形式化する。
These open-world problems can be addressed with modifications to known elements, we present a new framework that enables agents to combine various modules for novelty-detection, novelty-characterization, incremental learning, and instance management to learn new classes from a stream of unlabeled data in an unsupervised manner, survey how to adapt a few state-of-the-art techniques to fit the framework and use them to define seven baselines for performance on the open-world learning without labels problem.
次に,オープンワールド学習の品質を議論し,インスタンス管理を改善する方法について分析する。
また,ラベルなしのオープンワールド学習において発生する曖昧さの問題についても論じる。
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