論文の概要: Model-Change Active Learning in Graph-Based Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07739v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 21:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 07:40:25.172477
• Title: Model-Change Active Learning in Graph-Based Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: グラフに基づく半教師付き学習におけるモデル変化アクティブラーニング
• Authors: Kevin Miller and Andrea L. Bertozzi
• Abstract要約: モデル変更」能動学習は、追加ラベルを導入して分類器に生じる結果の変化を定量化する 後方分布のラプラス近似を用いて, 取得関数を効率的に近似できる凸損失関数の族を考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.208515071018781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active learning in semi-supervised classification involves introducing additional labels for unlabelled data to improve the accuracy of the underlying classifier. A challenge is to identify which points to label to best improve performance while limiting the number of new labels. "Model-change" active learning quantifies the resulting change incurred in the classifier by introducing the additional label(s). We pair this idea with graph-based semi-supervised learning methods, that use the spectrum of the graph Laplacian matrix, which can be truncated to avoid prohibitively large computational and storage costs. We consider a family of convex loss functions for which the acquisition function can be efficiently approximated using the Laplace approximation of the posterior distribution. We show a variety of multiclass examples that illustrate improved performance over prior state-of-art.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き分類におけるアクティブラーニングは、基礎となる分類器の精度を向上させるためにラベルなしデータにラベルを追加することを含む。 課題は、新しいラベルの数を制限しながら、どのポイントがパフォーマンスを改善するかを特定することである。 モデル変更」能動学習は、追加ラベルを導入して分類器で生じる結果の変化を定量化する。 このアイデアをグラフベースの半教師付き学習手法と組み合わせて、グラフラプラシア行列のスペクトルを用いて、計算と記憶のコストが不当に大きすぎることを避けることができる。 本研究では,後続分布のラプラス近似を用いて取得関数を効率的に近似できる凸損失関数の族を考える。 先行技術よりも優れた性能を示す多種多様な例を示す。

関連論文リスト

• Graph-Based Semi-Supervised Segregated Lipschitz Learning [0.21847754147782888]
  本稿では,グラフ上のリプシッツ学習を用いたデータ分類のための半教師付き学習手法を提案する。 グラフに基づく半教師付き学習フレームワークを開発し、無限ラプラシアンの性質を利用して、少数のサンプルしかラベル付けされていないデータセットにラベルを伝播する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T17:16:56Z)
• MALADY: Multiclass Active Learning with Auction Dynamics on Graphs [0.9831489366502301]
  効率的なアクティブラーニングのためのマルチクラスアクティブラーニングとオークション・ダイナミクス・オン・グラフ(MALADY)フレームワークを提案する。 我々は[24]における半教師付き学習のための類似性グラフ上のオークションダイナミクスアルゴリズムを一般化し、より一般的な最適化関数を組み込む。 また,オークションアルゴリズムの双対変数を用いて,分類器内の不確実性を測定し,異なるクラス間の決定境界付近のクエリを優先順位付けする,新しい能動的学習獲得関数を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T16:20:26Z)
• Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning [81.83013974171364]
  半教師付きマルチラベル学習(SSMLL)は、正確なマルチラベルアノテーションを収集するコストを削減するために、ラベルのないデータを活用する強力なフレームワークである。 半教師付き学習とは異なり、インスタンスに含まれる複数のセマンティクスのため、SSMLLの擬似ラベルとして最も確率の高いラベルを選択することはできない。 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するための二重パースペクティブ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T09:33:53Z)
• Exploring Beyond Logits: Hierarchical Dynamic Labeling Based on Embeddings for Semi-Supervised Classification [49.09505771145326]
  モデル予測に依存しない階層型動的ラベル付け(HDL)アルゴリズムを提案し,画像埋め込みを用いてサンプルラベルを生成する。 本手法は,半教師付き学習における擬似ラベル生成のパラダイムを変える可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T06:00:27Z)
• ERASE: Error-Resilient Representation Learning on Graphs for Label Noise Tolerance [53.73316938815873]
  本稿では, ERASE (Error-Resilient representation learning on graphs for lAbel noiSe tolerancE) という手法を提案する。 ERASEは、プロトタイプの擬似ラベルとプロパゲーションされた識別ラベルを組み合わせて、表現をエラーレジリエンスで更新する。 提案手法は, 広い雑音レベルにおいて, 複数のベースラインをクリアマージンで上回り, 高いスケーラビリティを享受できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T17:59:07Z)
• SoftMatch: Addressing the Quantity-Quality Trade-off in Semi-supervised Learning [101.86916775218403]
  本稿では, サンプル重み付けを統一した定式化により, 一般的な擬似ラベル法を再検討する。 トレーニング中の擬似ラベルの量と質を両立させることでトレードオフを克服するSoftMatchを提案する。 実験では、画像、テキスト、不均衡な分類など、さまざまなベンチマークで大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T03:53:25Z)
• Preserving Fine-Grain Feature Information in Classification via Entropic Regularization [10.358087436626391]
  標準的なクロスエントロピーは、粗い機能に過度に適合する可能性があることを示す。 エントロピーに基づく正規化を導入し、訓練されたモデルの特徴空間におけるさらなる多様性を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-07T09:25:57Z)
• Gradient-based Label Binning in Multi-label Classification [0.0]
  多ラベル分類において、ラベル間の依存関係をモデル化する能力は、非分解性評価尺度を効果的に最適化するために重要である。 最近の多くのブースティングアプローチで使われている2階微分の利用は、分解不能な損失の最小化を導くのに役立つ。 本研究では,新しい近似手法を高速化手法に統合することにより,そのような手法の計算ボトルネックに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T11:48:48Z)
• Minimax Active Learning [61.729667575374606]
  アクティブラーニングは、人間のアノテーションによってラベル付けされる最も代表的なサンプルをクエリすることによって、ラベル効率の高いアルゴリズムを開発することを目指している。 現在のアクティブラーニング技術は、最も不確実なサンプルを選択するためにモデルの不確実性に頼るか、クラスタリングを使うか、最も多様なラベルのないサンプルを選択するために再構築する。 我々は,不確実性と多様性を両立させる半教師付きミニマックスエントロピーに基づく能動学習アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T19:03:40Z)
• Active Learning on Attributed Graphs via Graph Cognizant Logistic Regression and Preemptive Query Generation [37.742218733235084]
  本稿では,属性グラフにおけるノード分類処理のための新しいグラフベース能動学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,線形化グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)と等価なグラフ認識ロジスティック回帰を用いて,予測フェーズの誤差低減を最大化する。 5つの公開ベンチマークデータセットで実験を行い、最先端のアプローチよりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T18:00:53Z)
• Semi-Supervised Learning with Meta-Gradient [123.26748223837802]
  半教師付き学習における簡単なメタ学習アルゴリズムを提案する。 その結果,提案アルゴリズムは最先端の手法に対して良好に動作することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T08:48:56Z)

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。