論文の概要: Multiple-criteria Based Active Learning with Fixed-size Determinantal Point Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01622v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 13:22:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:54:25.520037
• Title: Multiple-criteria Based Active Learning with Fixed-size Determinantal Point Processes
• Title（参考訳）: 定サイズ決定点プロセスを用いた複数基準に基づく能動学習
• Authors: Xueying Zhan and Qing Li and Antoni B. Chan
• Abstract要約: 本稿では,情報性,代表性,多様性の3つの相補的基準を取り入れた,複数基準に基づく能動学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は,他の複数基準のALアルゴリズムよりも性能が優れ,安定であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.71112693633952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning aims to achieve greater accuracy with less training data by selecting the most useful data samples from which it learns. Single-criterion based methods (i.e., informativeness and representativeness based methods) are simple and efficient; however, they lack adaptability to different real-world scenarios. In this paper, we introduce a multiple-criteria based active learning algorithm, which incorporates three complementary criteria, i.e., informativeness, representativeness and diversity, to make appropriate selections in the active learning rounds under different data types. We consider the selection process as a Determinantal Point Process, which good balance among these criteria. We refine the query selection strategy by both selecting the hardest unlabeled data sample and biasing towards the classifiers that are more suitable for the current data distribution. In addition, we also consider the dependencies and relationships between these data points in data selection by means of centroidbased clustering approaches. Through evaluations on synthetic and real-world datasets, we show that our method performs significantly better and is more stable than other multiple-criteria based AL algorithms.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニングは、学習する最も有用なデータサンプルを選択して、トレーニングデータの少ない精度でより正確にすることを目的としている。 単一基準に基づく手法(すなわち情報性や代表性に基づく手法)は単純で効率的であるが、異なる現実世界のシナリオへの適応性に欠ける。 本稿では,情報性,代表性,多様性という3つの相補的基準を取り入れ,異なるデータ型の下でのアクティブラーニングラウンドにおいて適切な選択を行うマルチクリテリア型アクティブラーニングアルゴリズムを提案する。 我々は,選択過程を決定点過程とみなし,これらの基準のバランスが良好である。 提案手法は,最もラベルのないデータサンプルの選択と,現在のデータ分布に適した分類器への偏りを両立させることにより,クエリ選択戦略を洗練する。 さらに,データ選択におけるこれらのデータポイント間の依存関係と関係を,セントロイドクラスタリング手法を用いて検討する。 本手法は,合成データと実世界のデータを用いた評価により,他のマルチクリトリア型alアルゴリズムよりも優れた性能と安定性を示す。

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