論文の概要: Improved active output selection strategy for noisy environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03499v1
• Date: Sun, 10 Jan 2021 08:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 08:23:34.850674
• Title: Improved active output selection strategy for noisy environments
• Title（参考訳）: 騒音環境における能動出力選択戦略の改善
• Authors: Adrian Prochaska, Julien Pillas and Bernard B\"aker
• Abstract要約: モデルベースのキャリブレーションに必要なテストベンチ時間をテスト設計のためのアクティブラーニングメソッドで削減できます。 本稿では,アクティブ出力選択のための改良戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The test bench time needed for model-based calibration can be reduced with active learning methods for test design. This paper presents an improved strategy for active output selection. This is the task of learning multiple models in the same input dimensions and suits the needs of calibration tasks. Compared to an existing strategy, we take into account the noise estimate, which is inherent to Gaussian processes. The method is validated on three different toy examples. The performance compared to the existing best strategy is the same or better in each example. In a best case scenario, the new strategy needs at least 10% less measurements compared to all other active or passive strategies. Further efforts will evaluate the strategy on a real-world application. Moreover, the implementation of more sophisticated active-learning strategies for the query placement will be realized.
• Abstract（参考訳）: モデルベースキャリブレーションに必要なテストベンチ時間は、テスト設計のためのアクティブな学習方法によって削減できる。 本稿では,アクティブ出力選択のための改良戦略を提案する。 これは、同じ入力次元で複数のモデルを学習するタスクであり、キャリブレーションタスクのニーズに合致する。 既存の戦略と比較して,ガウス過程に固有の雑音推定を考慮に入れた。 この方法は3つの異なるおもちゃの例で検証される。 既存のベスト戦略と比較したパフォーマンスは、それぞれの例で同じかそれ以上です。 最善のシナリオでは、新しい戦略は、他のすべてのアクティブまたはパッシブ戦略と比較して、少なくとも10%の計測を必要とする。 さらなる取り組みは、現実世界のアプリケーションにおける戦略を評価する。 さらに、クエリ配置のためのより洗練されたアクティブラーニング戦略の実装を実現する。

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