論文の概要: Class-Balanced Active Learning for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04543v1
• Date: Sat, 9 Oct 2021 11:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 17:33:42.077100
• Title: Class-Balanced Active Learning for Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類のためのクラスバランスアクティブラーニング
• Authors: Javad Zolfaghari Bengar, Joost van de Weijer, Laura Lopez Fuentes, Bogdan Raducanu
• Abstract要約: 本稿では,クラスバランスを考慮に入れた汎用最適化フレームワークを提案する。 3つのデータセットの結果から,本手法は汎用的(既存のほとんどのアクティブラーニングアルゴリズムと組み合わせることができる)であり,情報と代表に基づくアクティブラーニング手法の性能向上に効果的に適用可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.5211685759702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning aims to reduce the labeling effort that is required to train algorithms by learning an acquisition function selecting the most relevant data for which a label should be requested from a large unlabeled data pool. Active learning is generally studied on balanced datasets where an equal amount of images per class is available. However, real-world datasets suffer from severe imbalanced classes, the so called long-tail distribution. We argue that this further complicates the active learning process, since the imbalanced data pool can result in suboptimal classifiers. To address this problem in the context of active learning, we proposed a general optimization framework that explicitly takes class-balancing into account. Results on three datasets showed that the method is general (it can be combined with most existing active learning algorithms) and can be effectively applied to boost the performance of both informative and representative-based active learning methods. In addition, we showed that also on balanced datasets our method generally results in a performance gain.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニングは、大きなラベルのないデータプールからラベルを要求する最も関連するデータを選択する獲得関数を学習することによって、アルゴリズムのトレーニングに必要なラベル付け労力を削減することを目的としている。 アクティブラーニングは一般的に、クラス毎の画像量が等しいバランスの取れたデータセットで研究される。 しかし、現実世界のデータセットは、いわゆるロングテール分散(long-tail distribution)と呼ばれる深刻な不均衡クラスに苦しむ。 これは、不均衡なデータプールが最適でない分類結果をもたらすため、アクティブな学習プロセスをさらに複雑にする。 アクティブラーニングの文脈でこの問題に対処するために,クラスバランスを明示的に考慮した汎用最適化フレームワークを提案する。 3つのデータセットの結果から,本手法は汎用的(既存のほとんどのアクティブラーニングアルゴリズムと組み合わせることができる)であり,情報と代表に基づくアクティブラーニング手法の性能向上に効果的に適用可能であることが示された。 さらに、バランスの取れたデータセット上でも、この方法が一般的にパフォーマンス向上をもたらすことを示した。

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