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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