論文の概要: Deep Active Learning for Scientific Computing in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00098v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 20:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:52:14.840364
• Title: Deep Active Learning for Scientific Computing in the Wild
• Title（参考訳）: 野生における科学計算のための深層能動学習
• Authors: Simiao Ren, Yang Deng, Willie J. Padilla, Leslie Collins and Jordan Malof
• Abstract要約: 深層能動学習(DAL)は科学計算問題に対する有望な解決策として認識されている。 本稿では,10の最先端DAL法と8つのベンチマーク問題を用いて,科学計算問題に対するDAL法の堅牢性について検討する。 驚いたことに, DAL法の大部分は, 理想的なプールサイズが不明な場合に, ランダムサンプリングと比較しても頑健ではないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1012485915003545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) is revolutionizing the scientific computing community. To reduce the data gap caused by usually expensive simulations or experimentation, active learning has been identified as a promising solution for the scientific computing community. However, the deep active learning (DAL) literature is currently dominated by image classification problems and pool-based methods, which are not directly transferrable to scientific computing problems, dominated by regression problems with no pre-defined 'pool' of unlabeled data. Here for the first time, we investigate the robustness of DAL methods for scientific computing problems using ten state-of-the-art DAL methods and eight benchmark problems. We show that, to our surprise, the majority of the DAL methods are not robust even compared to random sampling when the ideal pool size is unknown. We further analyze the effectiveness and robustness of DAL methods and suggest that diversity is necessary for a robust DAL for scientific computing problems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は科学コンピューティングコミュニティに革命をもたらしている。 通常高価なシミュレーションや実験によって引き起こされるデータギャップを減らすために、科学計算コミュニティにとって有望な解決策としてアクティブラーニングが特定されている。 しかし、deep active learning (dal)の文献は現在、画像分類問題とプールベースの手法で占められているが、これは科学計算の問題に直接転送することはできない。 ここでは,10の最先端DAL法と8つのベンチマーク問題を用いて,科学計算問題に対するDAL法の堅牢性について検討する。 驚いたことに、DAL法の大部分は、理想的なプールサイズが不明な場合のランダムサンプリングと比較しても堅牢ではない。 さらにDAL手法の有効性とロバスト性を解析し、科学計算問題に対する堅牢なDALには多様性が必要であることを示唆する。

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