論文の概要: STREAMLINE: Streaming Active Learning for Realistic Multi-Distributional Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10643v1
• Date: Thu, 18 May 2023 02:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 17:30:33.083925
• Title: STREAMLINE: Streaming Active Learning for Realistic Multi-Distributional Settings
• Title（参考訳）: STREAMLINE: リアルなマルチ分散設定のためのストリーミングアクティブラーニング
• Authors: Nathan Beck, Suraj Kothawade, Pradeep Shenoy, Rishabh Iyer
• Abstract要約: STREAMLINEは、シナリオ駆動スライス不均衡を緩和する新しいストリーミングアクティブラーニングフレームワークである。 画像分類とオブジェクト検出タスクのための実世界のストリーミングシナリオ上でSTREAMLINEを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have consistently shown great performance in several real-world use cases like autonomous vehicles, satellite imaging, etc., effectively leveraging large corpora of labeled training data. However, learning unbiased models depends on building a dataset that is representative of a diverse range of realistic scenarios for a given task. This is challenging in many settings where data comes from high-volume streams, with each scenario occurring in random interleaved episodes at varying frequencies. We study realistic streaming settings where data instances arrive in and are sampled from an episodic multi-distributional data stream. Using submodular information measures, we propose STREAMLINE, a novel streaming active learning framework that mitigates scenario-driven slice imbalance in the working labeled data via a three-step procedure of slice identification, slice-aware budgeting, and data selection. We extensively evaluate STREAMLINE on real-world streaming scenarios for image classification and object detection tasks. We observe that STREAMLINE improves the performance on infrequent yet critical slices of the data over current baselines by up to $5\%$ in terms of accuracy on our image classification tasks and by up to $8\%$ in terms of mAP on our object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、自動運転車や衛星画像など、現実世界のいくつかのユースケースにおいて一貫して優れたパフォーマンスを示しており、大量のラベル付きトレーニングデータを効果的に活用している。 しかしながら、偏りのないモデルを学ぶには、与えられたタスクのさまざまな現実的なシナリオを表現するデータセットを構築する必要がある。 これは、データが大量のストリームから来る多くの環境では困難であり、各シナリオは様々な周波数でランダムにインターリーブされたエピソードで発生する。 データインスタンスが到着し、エピソディックなマルチ分散データストリームからサンプリングされる、現実的なストリーミング設定について検討する。 そこで本研究では,slice identification,slice-aware budgeting,およびdata selectionという3段階の手順によって,作業ラベルデータのシナリオ駆動スライス不均衡を緩和する,新たなストリーミングアクティブラーニングフレームワークであるstreamlineを提案する。 画像分類やオブジェクト検出タスクのリアルタイムストリーミングシナリオにおいて,STREAMLINEを広範囲に評価する。 ストリームラインは、現在のベースラインよりも低頻度で重要なデータスライスのパフォーマンスを、画像分類タスクの精度で最大$5\%$、オブジェクト検出タスクで最大$8\%$で改善します。

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