論文の概要: Making Your First Choice: To Address Cold Start Problem in Vision Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02442v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 17:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 12:40:34.656292
• Title: Making Your First Choice: To Address Cold Start Problem in Vision Active Learning
• Title（参考訳）: 視覚能動的学習におけるコールドスタート問題に対処する
• Authors: Liangyu Chen, Yutong Bai, Siyu Huang, Yongyi Lu, Bihan Wen, Alan L. Yuille, Zongwei Zhou
• Abstract要約: アクティブラーニングは、最初に注釈付けされる最も重要なデータを反復的に選択することで、アノテーション効率を改善することを約束する。 我々はこれを視覚能動学習におけるコールドスタート問題とみなす。 本稿では,コントラスト学習の3つの利点を生かして,コールドスタート問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.24315238412407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning promises to improve annotation efficiency by iteratively selecting the most important data to be annotated first. However, we uncover a striking contradiction to this promise: active learning fails to select data as efficiently as random selection at the first few choices. We identify this as the cold start problem in vision active learning, caused by a biased and outlier initial query. This paper seeks to address the cold start problem by exploiting the three advantages of contrastive learning: (1) no annotation is required; (2) label diversity is ensured by pseudo-labels to mitigate bias; (3) typical data is determined by contrastive features to reduce outliers. Experiments are conducted on CIFAR-10-LT and three medical imaging datasets (i.e. Colon Pathology, Abdominal CT, and Blood Cell Microscope). Our initial query not only significantly outperforms existing active querying strategies but also surpasses random selection by a large margin. We foresee our solution to the cold start problem as a simple yet strong baseline to choose the initial query for vision active learning. Code is available: https://github.com/c-liangyu/CSVAL
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニングは、最初に注釈付けされる最も重要なデータを反復的に選択することで、アノテーション効率を改善することを約束する。 アクティブラーニングは、最初のいくつかの選択でランダム選択と同じくらい効率的にデータを選択することができない。 偏りのある外れた初期クエリによって引き起こされるビジョンアクティブラーニングにおけるコールドスタート問題である。 本稿では,(1)アノテーションは不要,(2)ラベルの多様性は,バイアスを軽減するために擬似ラベルによって保証される,(3)典型的データは対照的な特徴によって決定され,外れ値が減少する,という3つの利点を生かしてコールドスタート問題に対処する。 CIFAR-10-LTと3つの医用画像データセット(大腸病理、腹部CT、血液細胞顕微鏡)で実験を行った。 我々の初期クエリは、既存のアクティブクエリ戦略を著しく上回るだけでなく、大きなマージンでランダム選択を上回る。 ビジョンアクティブラーニングのための最初のクエリを選択するための、シンプルで強力なベースラインとして、コールドスタート問題に対するソリューションを予見します。 コードは https://github.com/c-liangyu/CSVAL

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