論文の概要: Multi-Domain Active Learning: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13516v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 09:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:18:37.893018
• Title: Multi-Domain Active Learning: A Comparative Study
• Title（参考訳）: マルチドメインアクティブラーニング:比較研究
• Authors: Rui He, Shan He, Ke Tang
• Abstract要約: 複数のドメインに分類器を構築することは実生活における実践的な問題である。 多分野アクティブラーニング(MDAL)におけるラベル付け作業の削減にアクティブラーニングを利用するのは当然である。 この予備解の可能性を明らかにするために,本論文では,5つのモデルと4つの選択戦略の比較研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.472243312263707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building classifiers on multiple domains is a practical problem in the real life. Instead of building classifiers one by one, multi-domain learning (MDL) simultaneously builds classifiers on multiple domains. MDL utilizes the information shared among the domains to improve the performance. As a supervised learning problem, the labeling effort is still high in MDL problems. Usually, this high labeling cost issue could be relieved by using active learning. Thus, it is natural to utilize active learning to reduce the labeling effort in MDL, and we refer this setting as multi-domain active learning (MDAL). However, there are only few works which are built on this setting. And when the researches have to face this problem, there is no off-the-shelf solutions. Under this circumstance, combining the current multi-domain learning models and single-domain active learning strategies might be a preliminary solution for MDAL problem. To find out the potential of this preliminary solution, a comparative study over 5 models and 4 selection strategies is made in this paper. To the best of our knowledge, this is the first work provides the formal definition of MDAL. Besides, this is the first comparative work for MDAL problem. From the results, the Multinomial Adversarial Networks (MAN) model with a simple best vs second best (BvSB) uncertainty strategy shows its superiority in most cases. We take this combination as our off-the-shelf recommendation for the MDAL problem.
• Abstract（参考訳）: 複数のドメインに分類器を構築することは実生活において現実的な問題である。 分類器を1つずつ構築する代わりに、マルチドメイン学習(MDL)は同時に複数のドメインに分類器を構築する。 MDLはドメイン間で共有される情報を利用してパフォーマンスを向上させる。 教師付き学習問題として,MDL問題ではラベル付け作業が依然として高い。 通常、この高いラベル付けコスト問題は、アクティブラーニングを使用することで軽減できる。 したがって、MDLにおけるラベル付けの労力を減らすためにアクティブラーニングを活用することは自然であり、この設定をマルチドメインアクティブラーニング(MDAL)と呼ぶ。 しかし、この設定で作られた作品はほとんどない。 そして、研究がこの問題に直面するとき、既成の解決策は存在しない。 この状況下では、現在のマルチドメイン学習モデルと単一ドメインのアクティブ学習戦略を組み合わせることが、MDAL問題の予備的な解決策となるかもしれない。 この予備解の可能性を明らかにするために,5モデルと4つの選択戦略の比較研究を行った。 私たちの知る限りでは、これがMDALの正式な定義を提供する最初の作品です。 さらに、MDAL問題に対する最初の比較研究である。 その結果,単純最良対第二最良(bvsb)不確実性戦略を用いた多項逆ネットワーク(man)モデルは,ほとんどの場合においてその優位を示す。 我々はこの組み合わせをMDAL問題に対する既定の勧告だと考えている。

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