Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pool-Based Active Learning with Proper Topological Regions

論文の概要: Pool-Based Active Learning with Proper Topological Regions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01597v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 19:42:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 19:08:58.900397
Title: Pool-Based Active Learning with Proper Topological Regions
Title（参考訳）: 適切なトポロジカル領域を用いたプール型アクティブラーニング
Authors: Lies Hadjadj, Emilie Devijver, Remi Molinier, Massih-Reza Amini
Abstract要約: プールベースのアクティブな学習手法は、ラベルのないデータの集合の中で、トレーニングに最も関係のあるものを検出する。本稿では,複数クラス分類タスクの文脈におけるプール型アクティブラーニング戦略のメタアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5165579223151795
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning methods usually rely on large sample size to have good performance, while it is difficult to provide labeled set in many applications. Pool-based active learning methods are there to detect, among a set of unlabeled data, the ones that are the most relevant for the training. We propose in this paper a meta-approach for pool-based active learning strategies in the context of multi-class classification tasks based on Proper Topological Regions. PTR, based on topological data analysis (TDA), are relevant regions used to sample cold-start points or within the active learning scheme. The proposed method is illustrated empirically on various benchmark datasets, being competitive to the classical methods from the literature.
Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は通常、優れた性能を得るために大きなサンプルサイズに依存するが、多くのアプリケーションでラベル付きセットを提供することは困難である。プールベースのアクティブな学習手法は、ラベルのないデータの集合の中で、トレーニングに最も関係のあるものを検出する。本稿では,適切なトポロジカル領域に基づく多クラス分類タスクの文脈におけるプール型アクティブラーニング戦略のメタアプローチを提案する。 PTRは、トポロジカルデータ分析(TDA)に基づいて、コールドスタート点のサンプリングやアクティブラーニングスキーム内の関連する領域である。提案手法は,様々なベンチマークデータセット上で実証的に示され,文献の古典的手法と競合する。

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