Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Active Learning Using Barlow Twins

論文の概要: Deep Active Learning Using Barlow Twins

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14658v1
Date: Fri, 30 Dec 2022 12:39:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 15:30:33.656138
Title: Deep Active Learning Using Barlow Twins
Title（参考訳）: バローツインを用いた深層能動学習
Authors: Jaya Krishna Mandivarapu, Blake Camp, Rolando Estrada
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般化性能は、トレーニング画像の量、品質、多様性に大きく左右される。タスクのアクティブラーニングの目標は、ラベルのないプールから最も情報に富んだサンプルを引き出すことである。本稿では,すべてのデータセットに対する能動的学習手法であるBarlowTwins(DALBT)を用いたDeep Active Learningを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The generalisation performance of a convolutional neural networks (CNN) is majorly predisposed by the quantity, quality, and diversity of the training images. All the training data needs to be annotated in-hand before, in many real-world applications data is easy to acquire but expensive and time-consuming to label. The goal of the Active learning for the task is to draw most informative samples from the unlabeled pool which can used for training after annotation. With total different objective, self-supervised learning which have been gaining meteoric popularity by closing the gap in performance with supervised methods on large computer vision benchmarks. self-supervised learning (SSL) these days have shown to produce low-level representations that are invariant to distortions of the input sample and can encode invariance to artificially created distortions, e.g. rotation, solarization, cropping etc. self-supervised learning (SSL) approaches rely on simpler and more scalable frameworks for learning. In this paper, we unify these two families of approaches from the angle of active learning using self-supervised learning mainfold and propose Deep Active Learning using BarlowTwins(DALBT), an active learning method for all the datasets using combination of classifier trained along with self-supervised loss framework of Barlow Twins to a setting where the model can encode the invariance of artificially created distortions, e.g. rotation, solarization, cropping etc.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の一般化性能は、トレーニング画像の量、品質、多様性によって大きく左右される。実世界の多くのアプリケーションでは、トレーニングデータは簡単に取得できるが、ラベル付けには高価で時間がかかる。タスクのアクティブラーニングの目標は、アノテーション後のトレーニングに使用できるラベルのないプールから、最も情報に富んだサンプルを引き出すことである。総合的な目的から,大規模コンピュータビジョンベンチマークにおける教師あり手法による性能差を埋めることによって,自己教師あり学習が注目されている。近年、ssl(self-supervised learning)は、入力サンプルの歪みに不変で、ローテーション、太陽化、クロッピングなど、人工的に生成された歪みに非分散を符号化できる低レベル表現を生成することが示されている。本稿では,この2つの手法を,自己教師付き学習メインフォールドを用いた能動学習の角度から,BarlowTwins(DALBT)を用いたDeep Active Learningを提案する。これは,Barlow Twinsの自己教師付き損失フレームワークとともに訓練された分類器の組み合わせを用いた,すべてのデータセットに対する能動学習手法である。

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