論文の概要: Instance Selection Mechanisms for Human-in-the-Loop Systems in Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06835v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 11:45:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 14:11:51.302255
• Title: Instance Selection Mechanisms for Human-in-the-Loop Systems in Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: Few-Shot LearningにおけるHuman-in-the-Loopシステムの選択機構
• Authors: Johannes Jakubik, Benedikt Blumenstiel, Michael V\"ossing, Patrick Hemmer
• Abstract要約: ラベル付きデータをほとんど持たない新しいクラスを学習することで、データ収集とラベル付けのコストに対処する。 人的知識の獲得は,少数ショットモデルの性能を著しく向上させることを示す。 コンピュータビジョンと実世界のデータセットのベンチマークデータセットを用いて,様々な実験で得られた知見を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Business analytics and machine learning have become essential success factors for various industries - with the downside of cost-intensive gathering and labeling of data. Few-shot learning addresses this challenge and reduces data gathering and labeling costs by learning novel classes with very few labeled data. In this paper, we design a human-in-the-loop (HITL) system for few-shot learning and analyze an extensive range of mechanisms that can be used to acquire human expert knowledge for instances that have an uncertain prediction outcome. We show that the acquisition of human expert knowledge significantly accelerates the few-shot model performance given a negligible labeling effort. We validate our findings in various experiments on a benchmark dataset in computer vision and real-world datasets. We further demonstrate the cost-effectiveness of HITL systems for few-shot learning. Overall, our work aims at supporting researchers and practitioners in effectively adapting machine learning models to novel classes at reduced costs.
• Abstract（参考訳）: ビジネス分析と機械学習は、コスト集約的なデータ収集とラベル付けのマイナス面とともに、さまざまな業界にとって重要な成功要因になっています。 この課題に対処し、ラベル付きデータの少ない新しいクラスを学習することで、データ収集とラベル付けのコストを削減する。 本稿では,複数発の学習のためのHuman-in-the-loop(HITL)システムを設計し,不確実な予測結果を持つ事例に対する人間の専門知識獲得に使用できる幅広いメカニズムを解析する。 人間の専門知識の獲得は,無意味なラベリング努力により,少数のモデルのパフォーマンスを著しく向上させることが示された。 我々は,コンピュータビジョンと実世界のデータセットのベンチマークデータセットを用いて,様々な実験を行った。 さらに, HITLシステムの費用対効果を, 数発の学習で実証する。 本研究は,機械学習モデルを新しいクラスに効果的に適応する上で,研究者や実践者を支援することを目的としている。

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