論文の概要: Active Learning for Regression with Aggregated Outputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01329v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 02:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 12:56:28.023579
• Title: Active Learning for Regression with Aggregated Outputs
• Title（参考訳）: 集約出力による回帰のアクティブラーニング
• Authors: Tomoharu Iwata
• Abstract要約: 本稿では,ラベル付き集合を逐次選択し,ラベル付き集合を減らして予測性能を向上させる能動的学習法を提案する。 種々のデータセットを用いた実験により,提案手法は既存の手法よりもラベル付き集合が少なく,予測性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.40183946090337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the privacy protection or the difficulty of data collection, we cannot observe individual outputs for each instance, but we can observe aggregated outputs that are summed over multiple instances in a set in some real-world applications. To reduce the labeling cost for training regression models for such aggregated data, we propose an active learning method that sequentially selects sets to be labeled to improve the predictive performance with fewer labeled sets. For the selection measurement, the proposed method uses the mutual information, which quantifies the reduction of the uncertainty of the model parameters by observing the aggregated output. With Bayesian linear basis functions for modeling outputs given an input, which include approximated Gaussian processes and neural networks, we can efficiently calculate the mutual information in a closed form. With the experiments using various datasets, we demonstrate that the proposed method achieves better predictive performance with fewer labeled sets than existing methods.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護やデータ収集の難しさのため、各インスタンスの個々のアウトプットは監視できませんが、実際のアプリケーションでは、複数のインスタンスにまたがってまとめられたアウトプットを観測できます。 このような集約データに対する回帰モデルの学習におけるラベリングコストを低減するために,ラベリング対象のセットを順次選択し,ラベル付きセットを少なくして予測性能を向上させるアクティブラーニング手法を提案する。 提案手法では,モデルパラメータの不確かさの低減を,集計出力を観測することで定量化する相互情報を用いる。 ガウス過程やニューラルネットワークを含む入力をモデル化するためのベイズ線形基底関数を用いることで、相互情報をクローズドな形式で効率的に計算することができる。 種々のデータセットを用いた実験により,提案手法は既存の手法よりもラベル付き集合が少なく,予測性能が向上することを示した。

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