論文の概要: Using Sum-Product Networks to Assess Uncertainty in Deep Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09798v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 13:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 23:08:54.723669
• Title: Using Sum-Product Networks to Assess Uncertainty in Deep Active Learning
• Title（参考訳）: Sum-Product Networksを用いた深層学習の不確かさの評価
• Authors: Mohamadsadegh Khosravani and Sandra Zilles
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深層能動学習における不確かさの計算方法を提案する。 CNN が抽出した特徴表現を Sum-Product Network (SPN) のトレーニングデータとして利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7507283158673212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of deep active learning hinges on the choice of an effective acquisition function, which ranks not yet labeled data points according to their expected informativeness. Many acquisition functions are (partly) based on the uncertainty that the current model has about the class label of a point, yet there is no generally agreed upon strategy for computing such uncertainty. This paper proposes a new and very simple approach to computing uncertainty in deep active learning with a Convolutional Neural Network (CNN). The main idea is to use the feature representation extracted by the CNN as data for training a Sum-Product Network (SPN). Since SPNs are typically used for estimating the distribution of a dataset, they are well suited to the task of estimating class probabilities that can be used directly by standard acquisition functions such as max entropy and variational ratio. The effectiveness of our method is demonstrated in an experimental study on several standard benchmark datasets for image classification, where we compare it to various state-of-the-art methods for assessing uncertainty in deep active learning.
• Abstract（参考訳）: 深層アクティブラーニングの成功は、期待される情報量に応じてラベル付けされていないデータポイントをランク付けする効果的な獲得関数の選択にかかっている。 多くの取得関数は(部分的には)現在のモデルが点のクラスラベルに関する不確実性に基づいているが、そのような不確実性を計算するための戦略について一般的に合意されていない。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深層学習における不確かさの計算方法を提案する。 主な考え方は、CNNによって抽出された特徴表現を、Sum-Product Network (SPN) のトレーニングデータとして使うことである。 SPNは一般にデータセットの分布を推定するために使用されるため、最大エントロピーや変分比といった標準的な取得関数によって直接使用できるクラス確率を推定するタスクに適している。 本手法の有効性を,画像分類のための標準ベンチマークデータセットを用いて実験的に検証し,深層能動学習における不確実性を評価するための様々な最先端手法と比較した。

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