論文の概要: Active Covering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02552v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 15:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 19:07:25.010898
• Title: Active Covering
• Title（参考訳）: アクティブカバー
• Authors: Heinrich Jiang, Afshin Rostamizadeh
• Abstract要約: 我々は,学習者がラベルのないデータセットを与えられ,クエリの事例を逐次ラベル付けできる,アクティブカバーの問題を分析する。 目的は,最少数のラベルクエリにおいて,肯定的な例をすべてラベル付けすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.525977525895605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We analyze the problem of active covering, where the learner is given an unlabeled dataset and can sequentially label query examples. The objective is to label query all of the positive examples in the fewest number of total label queries. We show under standard non-parametric assumptions that a classical support estimator can be repurposed as an offline algorithm attaining an excess query cost of $\widetilde{\Theta}(n^{D/(D+1)})$ compared to the optimal learner, where $n$ is the number of datapoints and $D$ is the dimension. We then provide a simple active learning method that attains an improved excess query cost of $\widetilde{O}(n^{(D-1)/D})$. Furthermore, the proposed algorithms only require access to the positive labeled examples, which in certain settings provides additional computational and privacy benefits. Finally, we show that the active learning method consistently outperforms offline methods as well as a variety of baselines on a wide range of benchmark image-based datasets.
• Abstract（参考訳）: 学習者がラベルのないデータセットを与えられ、クエリの例を順次ラベル付けできるアクティブカバーの問題を解析する。 目的は,最少数のラベルクエリにおいて,肯定的な例をすべてラベル付けすることである。 我々は、古典的サポート推定器を、最適な学習者と比較して、$\widetilde{\Theta}(n^{D/(D+1)})$の過剰なクエリコストが得られるようなオフラインアルゴリズムとして再利用できるという標準的な非パラメトリックな仮定を示す。 次に,より優れた過剰クエリコストを$\widetilde{O}(n^{(D-1)/D})$で実現する,シンプルな能動学習手法を提案する。 さらに、提案アルゴリズムは正のラベル付き例にのみアクセスする必要があるが、特定の設定では、さらなる計算とプライバシーの利点を提供する。 最後に、アクティブラーニング手法は、幅広いベンチマーク画像に基づくデータセットにおいて、オフラインメソッドと様々なベースラインを一貫して上回っていることを示す。

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