論文の概要: Black-Box Batch Active Learning for Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08981v2
• Date: Fri, 7 Jul 2023 10:49:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 15:44:29.574975
• Title: Black-Box Batch Active Learning for Regression
• Title（参考訳）: 回帰のためのブラックボックスバッチアクティブラーニング
• Authors: Andreas Kirsch
• Abstract要約: バッチアクティブな学習は、非ラベルデータセット上で機械学習モデルを効率的にトレーニングするための一般的なアプローチである。 ホワイトボックスアプローチの拡張として,回帰タスクのためのブラックボックスバッチアクティブラーニングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Batch active learning is a popular approach for efficiently training machine learning models on large, initially unlabelled datasets by repeatedly acquiring labels for batches of data points. However, many recent batch active learning methods are white-box approaches and are often limited to differentiable parametric models: they score unlabeled points using acquisition functions based on model embeddings or first- and second-order derivatives. In this paper, we propose black-box batch active learning for regression tasks as an extension of white-box approaches. Crucially, our method only relies on model predictions. This approach is compatible with a wide range of machine learning models, including regular and Bayesian deep learning models and non-differentiable models such as random forests. It is rooted in Bayesian principles and utilizes recent kernel-based approaches. This allows us to extend a wide range of existing state-of-the-art white-box batch active learning methods (BADGE, BAIT, LCMD) to black-box models. We demonstrate the effectiveness of our approach through extensive experimental evaluations on regression datasets, achieving surprisingly strong performance compared to white-box approaches for deep learning models.
• Abstract（参考訳）: バッチアクティブラーニング(英: batch active learning)は、大規模なデータセット上で機械学習モデルを効率的にトレーニングするための一般的なアプローチである。 しかし、最近のバッチアクティブラーニング手法の多くはホワイトボックスアプローチであり、しばしば微分可能なパラメトリックモデルに限定されている。 本稿では,ホワイトボックスアプローチの拡張として回帰タスクのためのブラックボックスバッチアクティブラーニングを提案する。 本手法はモデル予測にのみ依存する。 このアプローチは、正規およびベイジアンディープラーニングモデルやランダムフォレストのような非微分不可能モデルを含む、幅広い機械学習モデルと互換性がある。 ベイズ原理に根ざし、最近のカーネルベースのアプローチを利用している。 これにより、既存の最先端のホワイトボックスバッチ能動学習手法(BADGE、BAIT、LCMD)をブラックボックスモデルに拡張できる。 提案手法の有効性を,ディープラーニングモデルに対するホワイトボックスアプローチと比較して驚くほど高い性能を達成し,回帰データセットの広範な実験的評価を通じて実証する。

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