論文の概要: Evidential uncertainty sampling for active learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12494v2
• Date: Sat, 25 May 2024 08:52:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:58:46.255973
• Title: Evidential uncertainty sampling for active learning
• Title（参考訳）: アクティブラーニングのための証拠不確実性サンプリング
• Authors: Arthur Hoarau, Vincent Lemaire, Arnaud Martin, Jean-Christophe Dubois, Yolande Le Gall,
• Abstract要約: アクティブラーニングにおける最近の研究は、モデル不確実性を再現可能で既約の不確実性に分解することに焦点を当てている。 本稿では,観測への依存を排除しつつ,計算過程を簡素化することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.271684331748043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies in active learning, particularly in uncertainty sampling, have focused on the decomposition of model uncertainty into reducible and irreducible uncertainties. In this paper, the aim is to simplify the computational process while eliminating the dependence on observations. Crucially, the inherent uncertainty in the labels is considered, the uncertainty of the oracles. Two strategies are proposed, sampling by Klir uncertainty, which tackles the exploration-exploitation dilemma, and sampling by evidential epistemic uncertainty, which extends the concept of reducible uncertainty within the evidential framework, both using the theory of belief functions. Experimental results in active learning demonstrate that our proposed method can outperform uncertainty sampling.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニング、特に不確実性サンプリングにおける最近の研究は、モデル不確実性を再現可能かつ既約不確実性に分解することに焦点を当てている。 本稿では,観測への依存を排除しつつ,計算過程を簡素化することを目的とする。 重要なことに、ラベルに固有の不確実性、すなわちオラクルの不確実性が考慮されている。 探索・探索ジレンマに取り組むKlirの不確実性(英語版)によるサンプリングと、顕在的認識の不確実性(英語版)によるサンプリングという2つの戦略が提案されている。 能動学習実験の結果,提案手法が不確実性サンプリングより優れていることが示された。

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