論文の概要: ALLSH: Active Learning Guided by Local Sensitivity and Hardness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04980v1
• Date: Tue, 10 May 2022 15:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 12:38:56.165951
• Title: ALLSH: Active Learning Guided by Local Sensitivity and Hardness
• Title（参考訳）: allsh: 局所的感受性と硬さによるアクティブラーニング
• Authors: Shujian Zhang, Chengyue Gong, Xingchao Liu, Pengcheng He, Weizhu Chen, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 本稿では,局所感度と硬度認識獲得機能を備えたラベル付きサンプルの検索を提案する。 本手法は,様々な分類タスクにおいてよく用いられるアクティブラーニング戦略よりも一貫した利得が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.61023158378407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active learning, which effectively collects informative unlabeled data for annotation, reduces the demand for labeled data. In this work, we propose to retrieve unlabeled samples with a local sensitivity and hardness-aware acquisition function. The proposed method generates data copies through local perturbations and selects data points whose predictive likelihoods diverge the most from their copies. We further empower our acquisition function by injecting the select-worst case perturbation. Our method achieves consistent gains over the commonly used active learning strategies in various classification tasks. Furthermore, we observe consistent improvements over the baselines on the study of prompt selection in prompt-based few-shot learning. These experiments demonstrate that our acquisition guided by local sensitivity and hardness can be effective and beneficial for many NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: アノテーションのための有能なラベルなしデータを効果的に収集するアクティブラーニングは、ラベル付きデータに対する需要を減らす。 本研究では,局所感度と硬度認識獲得機能を備えたラベル付きサンプルの検索を提案する。 提案手法では,局所摂動を通じてデータコピーを生成し,予測可能性が最も高いデータポイントを選択する。 我々は,選択型ケース摂動を注入することで,獲得機能をさらに強化する。 本手法は,様々な分類タスクにおいてよく用いられるアクティブラーニング戦略よりも一貫した利得が得られる。 さらに,promply-based few-shot learningにおいて,プロンプト選択の研究におけるベースラインに対する一貫した改善が観察された。 これらの実験は,局所的感度と硬さに導かれた獲得が多くのnlpタスクに有効かつ有益であることを示す。

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