論文の概要: Reinforcement Learning Approach to Active Learning for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05595v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 08:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 23:58:38.765742
• Title: Reinforcement Learning Approach to Active Learning for Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類のための能動学習への強化学習アプローチ
• Authors: Thorben Werner
• Abstract要約: この論文は、手作業で処理する必要があるデータの量を減らすための、可能なソリューションのひとつとして、アクティブな学習に取り組んでいます。 画像分類のための強化学習問題として,能動学習ワークフローをフレーミングするためのフレームワークが新たに提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning requires large amounts of labeled data to fit a model. Many datasets are already publicly available, nevertheless forcing application possibilities of machine learning to the domains of those public datasets. The ever-growing penetration of machine learning algorithms in new application areas requires solutions for the need for data in those new domains. This thesis works on active learning as one possible solution to reduce the amount of data that needs to be processed by hand, by processing only those datapoints that specifically benefit the training of a strong model for the task. A newly proposed framework for framing the active learning workflow as a reinforcement learning problem is adapted for image classification and a series of three experiments is conducted. Each experiment is evaluated and potential issues with the approach are outlined. Each following experiment then proposes improvements to the framework and evaluates their impact. After the last experiment, a final conclusion is drawn, unfortunately rejecting this work's hypothesis and outlining that the proposed framework at the moment is not capable of improving active learning for image classification with a trained reinforcement learning agent.
• Abstract（参考訳）: 機械学習はモデルに適合するために大量のラベル付きデータを必要とする。 多くのデータセットがすでに公開されているが、これらのパブリックデータセットのドメインに機械学習の応用可能性を強制している。 新しいアプリケーション領域における機械学習アルゴリズムの浸透は、これらの新しいドメインのデータを必要とするソリューションを必要とする。 この論文は、タスクのための強力なモデルのトレーニングに特に役立つデータポイントのみを処理することによって、手作業で処理すべきデータ量を削減するための、アクティブな学習の可能なソリューションとして機能する。 強化学習問題としてアクティブラーニングワークフローをフレーミングするためのフレームワークを新たに提案し, 画像分類に適用し, 一連の3つの実験を行った。 それぞれの実験を評価し、アプローチに関する潜在的な問題を概説する。 次に次の実験でフレームワークの改善を提案し、その影響を評価する。 最後の実験の後、最終的な結論が示され、残念ながらこの研究の仮説は否定され、現在提案されたフレームワークは訓練された強化学習エージェントで画像分類のためのアクティブラーニングを改善することができないことを概説する。

関連論文リスト

• regAL: Python Package for Active Learning of Regression Problems [0.0]
  PythonパッケージregALでは、レグレッション問題に対するさまざまなアクティブな学習戦略を評価することができる。 我々は,レグレッション問題に対する様々なアクティブ学習戦略を評価することができるPythonパッケージregALを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T14:34:36Z)
• Zero-shot Retrieval: Augmenting Pre-trained Models with Search Engines [83.65380507372483]
  大規模で事前訓練されたモデルは、問題を解決するのに必要なタスク固有のデータの量を劇的に削減するが、多くの場合、ドメイン固有のニュアンスを箱から取り出すのに失敗する。 本稿では,NLPとマルチモーダル学習の最近の進歩を活用して,検索エンジン検索による事前学習モデルを強化する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T05:33:28Z)
• ALP: Action-Aware Embodied Learning for Perception [60.64801970249279]
  認知のための行動認識型身体学習(ALP)について紹介する。 ALPは、強化学習ポリシーと逆ダイナミクス予測目標を最適化することにより、行動情報を表現学習に組み込む。 ALPは、複数の下流認識タスクにおいて、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T21:51:04Z)
• Budget-aware Few-shot Learning via Graph Convolutional Network [56.41899553037247]
  本稿では,いくつかの例から新しい視覚概念を学習することを目的とした,数ショット学習の課題に取り組む。 数ショット分類における一般的な問題設定は、データラベルの取得においてランダムサンプリング戦略を前提としている。 そこで我々は,新しい対象カテゴリーの学習を目的とした,予算に配慮した数発の学習問題を新たに導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T02:46:35Z)
• ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms [58.684954492439424]
  少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。 ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T12:14:04Z)
• Diminishing Uncertainty within the Training Pool: Active Learning for Medical Image Segmentation [6.3858225352615285]
  医用画像データセットのセグメンテーション作業におけるアクティブラーニングについて検討する。 トレーニングデータセットをバイアスする不確実データの頻度の増大、入力画像間の相互情報を正規化として利用すること、およびスタイン変動勾配降下(SVGD)のためのダイスログの類似性(Dice log-likelihood)の適応という3つの新しいアクティブ学習戦略を提案する。 その結果、データセット毎に利用可能なデータの22.69 %と48.85 %をそれぞれ使用しながら、完全な精度を達成することで、データ削減の観点での改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T01:55:48Z)
• Active Learning in CNNs via Expected Improvement Maximization [2.0305676256390934]
  また,Dropout-based IMprOvementS (DEIMOS) は,能動的学習に対する柔軟で計算効率のよいアプローチである。 以上の結果から,DIMOSは複数の回帰・分類タスクにおいて,既存のベースラインよりも優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-27T22:06:52Z)
• Parrot: Data-Driven Behavioral Priors for Reinforcement Learning [79.32403825036792]
  そこで本研究では,実験で得られた複雑なインプット・アウトプット関係を事前に学習する手法を提案する。 RLエージェントが新規な動作を試す能力を阻害することなく、この学習が新しいタスクを迅速に学習するのにどのように役立つかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T18:47:40Z)
• Bayesian active learning for production, a systematic study and a reusable library [85.32971950095742]
  本稿では,現在のアクティブラーニング技術の主な欠点について分析する。 実世界のデータセットの最も一般的な課題が深層能動学習プロセスに与える影響について,系統的研究を行った。 部分的不確実性サンプリングやより大きいクエリサイズといった,アクティブな学習ループを高速化する2つの手法を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T14:51:11Z)
• Move-to-Data: A new Continual Learning approach with Deep CNNs, Application for image-class recognition [0.0]
  トレーニング記録フェーズ」でモデルを事前トレーニングし、新しいデータに調整する必要がある。 本稿では,ニューラルネットワークの終端における高速連続学習層を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T13:04:58Z)
• A survey on domain adaptation theory: learning bounds and theoretical guarantees [17.71634393160982]
  この調査の主な目的は、特定の、そして間違いなく最も人気のある、移動学習のサブフィールドにおける最先端の理論的結果の概要を提供することである。 このサブフィールドでは、学習タスクは同じままで、トレーニングとテストデータの間でデータ分布が変化すると仮定される。 本稿では、ドメイン適応問題に関連する既存の結果の最新の記述について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T16:11:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。