論文の概要: Actively learning a Bayesian matrix fusion model with deep side information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05331v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 16:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:14:51.905899
• Title: Actively learning a Bayesian matrix fusion model with deep side information
• Title（参考訳）: 深部情報を用いたベイズ行列融合モデルの能動的学習
• Authors: Yangyang Yu, Jordan W. Suchow
• Abstract要約: 画像と概念の高次元ディープニューラルネットワーク表現は、多様な刺激の人間のアノテーションを予測するために調整することができる。 実験刺激を適応的にサンプリングする能動的学習手法を提案する。 我々は受動ベースラインよりも大きな効率向上を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.421397337947365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-dimensional deep neural network representations of images and concepts can be aligned to predict human annotations of diverse stimuli. However, such alignment requires the costly collection of behavioral responses, such that, in practice, the deep-feature spaces are only ever sparsely sampled. Here, we propose an active learning approach to adaptively sampling experimental stimuli to efficiently learn a Bayesian matrix factorization model with deep side information. We observe a significant efficiency gain over a passive baseline. Furthermore, with a sequential batched sampling strategy, the algorithm is applicable not only to small datasets collected from traditional laboratory experiments but also to settings where large-scale crowdsourced data collection is needed to accurately align the high-dimensional deep feature representations derived from pre-trained networks.
• Abstract（参考訳）: 画像や概念の高次元深層ニューラルネットワーク表現は、多様な刺激の人間の注釈を予測するために調整できる。 しかし、そのようなアライメントにはコストのかかる行動応答の収集が必要であるため、実際には深層空間はわずかにサンプリングされるのみである。 本稿では,実験刺激を適応的にサンプリングし,深い側面情報を持つベイズ行列因子化モデルを効率的に学習するアクティブラーニング手法を提案する。 我々は受動ベースラインよりも大きな効率向上を観察する。 さらに、逐次バッチサンプリング戦略により、従来の実験実験から収集した小さなデータセットだけでなく、事前学習ネットワークから得られた高次元の深い特徴表現を正確に整合させるために大規模なクラウドソースデータ収集が必要な設定にも適用することができる。

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