論文の概要: Knowledge-driven Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08265v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 06:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 05:17:50.736037
• Title: Knowledge-driven Active Learning
• Title（参考訳）: 知識駆動アクティブラーニング
• Authors: Gabriele Ciravegna, Frederic Precioso, Marco Gori
• Abstract要約: アクティブ・ラーニング・ストラテジー (Active Learning Strategy) は、少数の未学習サンプルを監督することによる問題解決を目的としている。 ほとんどの戦略は不確実なサンプルの選択に基づいており、しばしば決定境界に近いサンプルに制限される。 ここではドメイン知識を考慮した,まったく異なるアプローチを提案する。 知識駆動型戦略が標準的な戦略より優れていることを実証的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.908970779143267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the last few years, Deep Learning models have become increasingly popular. However, their deployment is still precluded in those contexts where the amount of supervised data is limited and manual labelling expensive. Active learning strategies aim at solving this problem by requiring supervision only on few unlabelled samples, which improve the most model performances after adding them to the training set. Most strategies are based on uncertain sample selection, and even often restricted to samples lying close to the decision boundary. Here we propose a very different approach, taking into consideration domain knowledge. Indeed, in the case of multi-label classification, the relationships among classes offer a way to spot incoherent predictions, i.e., predictions where the model may most likely need supervision. We have developed a framework where first-order-logic knowledge is converted into constraints and their violation is checked as a natural guide for sample selection. We empirically demonstrate that knowledge-driven strategy outperforms standard strategies, particularly on those datasets where domain knowledge is complete. Furthermore, we show how the proposed approach enables discovering data distributions lying far from training data. Finally, the proposed knowledge-driven strategy can be also easily used in object-detection problems where standard uncertainty-based techniques are difficult to apply.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、ディープラーニングモデルはますます人気を集めています。 しかしながら、教師付きデータの量が制限され、手動のラベル付けが高価である状況では、デプロイメントはいまだに不可能である。 アクティブ・ラーニング・ストラテジーは、トレーニングセットに追加した後、最もモデルのパフォーマンスを改善するため、少数のサンプルのみを監督することによるこの問題の解決を目指している。 ほとんどの戦略は不確実なサンプルの選択に基づいており、しばしば決定境界に近いサンプルに制限される。 ここではドメイン知識を考慮した,まったく異なるアプローチを提案する。 実際、マルチラベル分類の場合、クラス間の関係は一貫性のない予測、すなわちモデルが監督を必要とする可能性のある予測を見つける方法を提供する。 我々は,一階論理知識を制約に変換し,それらの違反をサンプル選択の自然なガイドとしてチェックするフレームワークを開発した。 我々は、知識駆動戦略が標準戦略、特にドメイン知識が完全であるデータセットよりも優れていることを実証的に示す。 さらに,提案手法により,学習データから遠く離れたデータ分布を発見できることを示す。 最後に、提案する知識駆動戦略は、標準の不確実性に基づく手法の適用が難しいオブジェクト検出問題でも容易に使用できる。

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