論文の概要: Active Learning for Open-set Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06758v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 06:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 17:13:56.234432
• Title: Active Learning for Open-set Annotation
• Title（参考訳）: オープンセットアノテーションのためのアクティブラーニング
• Authors: Kun-Peng Ning, Xun Zhao, Yu Li, Sheng-Jun Huang
• Abstract要約: 我々はLfOSAと呼ばれる新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。このフレームワークは、効果的なサンプリング戦略を用いて分類性能を高め、アノテーションのための既知のクラスからサンプルを正確に検出する。 実験結果から,提案手法は既知のクラスの選択精度を著しく向上し,アノテーションコストの低い分類精度を最先端の能動学習法よりも向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.739845944840454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing active learning studies typically work in the closed-set setting by assuming that all data examples to be labeled are drawn from known classes. However, in real annotation tasks, the unlabeled data usually contains a large amount of examples from unknown classes, resulting in the failure of most active learning methods. To tackle this open-set annotation (OSA) problem, we propose a new active learning framework called LfOSA, which boosts the classification performance with an effective sampling strategy to precisely detect examples from known classes for annotation. The LfOSA framework introduces an auxiliary network to model the per-example max activation value (MAV) distribution with a Gaussian Mixture Model, which can dynamically select the examples with highest probability from known classes in the unlabeled set. Moreover, by reducing the temperature $T$ of the loss function, the detection model will be further optimized by exploiting both known and unknown supervision. The experimental results show that the proposed method can significantly improve the selection quality of known classes, and achieve higher classification accuracy with lower annotation cost than state-of-the-art active learning methods. To the best of our knowledge, this is the first work of active learning for open-set annotation.
• Abstract（参考訳）: 既存のアクティブラーニング研究は通常、ラベル付けされるすべてのデータ例が既知のクラスから引き出されると仮定してクローズドセット設定で動作する。 しかし、実際のアノテーションタスクでは、ラベルなしデータは通常未知のクラスから大量のサンプルを含むため、ほとんどのアクティブな学習方法が失敗する。 このオープンセットアノテーション(OSA)問題に対処するために,LfOSAと呼ばれる新しいアクティブ学習フレームワークを提案する。 LfOSAフレームワークは、ガウス混合モデルを用いて、サンプルごとの最大アクティベーション値(MAV)分布をモデル化する補助ネットワークを導入し、未ラベル集合の既知のクラスから、最も高い確率のサンプルを動的に選択できる。 さらに、損失関数の温度$t$を下げることで、既知の監視と未知の監視の両方を利用して検出モデルをさらに最適化する。 実験の結果,提案手法は既知のクラスの選択品質を著しく向上させ,最先端のアクティブラーニング手法よりもアノテーションコストを低く分類精度を向上できることがわかった。 私たちの知る限りでは、これはオープンセットアノテーションのためのアクティブラーニングの最初の仕事です。

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