論文の概要: Improving Robustness and Efficiency in Active Learning with Contrastive Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06873v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 21:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 15:14:32.053010
• Title: Improving Robustness and Efficiency in Active Learning with Contrastive Loss
• Title（参考訳）: コントラスト損失を伴うアクティブラーニングにおけるロバスト性と効率性の向上
• Authors: Ranganath Krishnan, Nilesh Ahuja, Alok Sinha, Mahesh Subedar, Omesh Tickoo, Ravi Iyer
• Abstract要約: 本稿では,教師付き環境下での能動学習に比較学習の損失を生かして,教師付きコントラッシブ・アクティブ・ラーニング(SCAL)を提案する。 多様な特徴表現の偏りのない情報的データサンプルを選択するために,能動的学習における効率的なクエリ戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.994967246046008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces supervised contrastive active learning (SCAL) by leveraging the contrastive loss for active learning in a supervised setting. We propose efficient query strategies in active learning to select unbiased and informative data samples of diverse feature representations. We demonstrate our proposed method reduces sampling bias, achieves state-of-the-art accuracy and model calibration in an active learning setup with the query computation 11x faster than CoreSet and 26x faster than Bayesian active learning by disagreement. Our method yields well-calibrated models even with imbalanced datasets. We also evaluate robustness to dataset shift and out-of-distribution in active learning setup and demonstrate our proposed SCAL method outperforms high performing compute-intensive methods by a bigger margin (average 8.9% higher AUROC for out-of-distribution detection and average 7.2% lower ECE under dataset shift).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師付き学習におけるコントラストロスを利用した教師付きコントラスト型アクティブラーニング(scal)を提案する。 多様な特徴表現の偏りのない情報的データサンプルを選択するために,能動的学習における効率的なクエリ戦略を提案する。 提案手法は,クエリ計算をCoreSetの11倍,ベイズ能動学習の26倍に高速化することで,サンプリングバイアスを低減し,最先端の精度とモデルのキャリブレーションを実現する。 提案手法は,不均衡なデータセットであってもよく校正されたモデルを生成する。 また、アクティブな学習環境におけるデータセットシフトとアウト・オブ・ディストリビューションに対するロバスト性を評価し、提案したSCAL法は、高パフォーマンスな計算集約手法をより大きなマージンで上回っている(アウト・オブ・ディストリビューション検出では平均8.9%、データセットシフト時には平均7.2%)。

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