論文の概要: Combining Self-labeling with Selective Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04420v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 11:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:21:01.734276
• Title: Combining Self-labeling with Selective Sampling
• Title（参考訳）: 自己ラベルと選択的サンプリングを組み合わせる
• Authors: J\k{e}drzej Kozal, Micha{\l} Wo\'zniak
• Abstract要約: この研究は、選択的サンプリングシナリオにおける自己ラベル技術とアクティブラーニングを組み合わせたものである。 選択したクラスに対してバイアスを課すことにより,自己ラベルの適用がパフォーマンスに悪影響を及ぼすことを示す。 提案手法は,現在の選択的サンプリング手法と一致し,より良い結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since data is the fuel that drives machine learning models, and access to labeled data is generally expensive, semi-supervised methods are constantly popular. They enable the acquisition of large datasets without the need for too many expert labels. This work combines self-labeling techniques with active learning in a selective sampling scenario. We propose a new method that builds an ensemble classifier. Based on an evaluation of the inconsistency of the decisions of the individual base classifiers for a given observation, a decision is made on whether to request a new label or use the self-labeling. In preliminary studies, we show that naive application of self-labeling can harm performance by introducing bias towards selected classes and consequently lead to skewed class distribution. Hence, we also propose mechanisms to reduce this phenomenon. Experimental evaluation shows that the proposed method matches current selective sampling methods or achieves better results.
• Abstract（参考訳）: データは機械学習モデルを動かす燃料であり、ラベル付きデータへのアクセスは一般的に高価であるため、半教師付き手法が常に人気である。 専門家のラベルを多すぎる必要なしに、大規模なデータセットの取得を可能にする。 この研究は、選択的サンプリングシナリオにおける自己ラベル技術とアクティブラーニングを組み合わせる。 アンサンブル分類器を構築する新しい手法を提案する。 与えられた観察のために、個々のベース分類器の判断の不一致を評価することにより、新しいラベルをリクエストするか、あるいは自己ラベルを使用するかを判断する。 予備研究では,選択したクラスに偏りを導入することで,自己ラベルの適用が性能を損なうことを示し,その結果,スキュードクラス分布につながることを示した。 したがって,この現象を低減させる機構も提案する。 実験により, 提案手法が現在の選択的サンプリング法に適合するか, 良好な結果を得たことを示す。

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