論文の概要: MyriadAL: Active Few Shot Learning for Histopathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16161v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 20:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 18:07:00.076187
• Title: MyriadAL: Active Few Shot Learning for Histopathology
• Title（参考訳）: MyriadAL: 病理学のためのアクティブショットラーニング
• Authors: Nico Schiavone, Jingyi Wang, Shuangzhi Li, Roger Zemp, and Xingyu Li
• Abstract要約: 我々は、Myriad Active Learning (MAL)という、アクティブな数個のショットラーニングフレームワークを導入する。 MALには、コントラスト学習エンコーダ、擬似ラベル生成、ループ内の新しいクエリサンプル選択が含まれている。 2つの公的な病理組織学データセットの実験により、MALは以前の研究に比べてテスト精度、マクロF1スコア、ラベル効率が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.652626309100889
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Active Learning (AL) and Few Shot Learning (FSL) are two label-efficient methods which have achieved excellent results recently. However, most prior arts in both learning paradigms fail to explore the wealth of the vast unlabelled data. In this study, we address this issue in the scenario where the annotation budget is very limited, yet a large amount of unlabelled data for the target task is available. We frame this work in the context of histopathology where labelling is prohibitively expensive. To this end, we introduce an active few shot learning framework, Myriad Active Learning (MAL), including a contrastive-learning encoder, pseudo-label generation, and novel query sample selection in the loop. Specifically, we propose to massage unlabelled data in a self-supervised manner, where the obtained data representations and clustering knowledge form the basis to activate the AL loop. With feedback from the oracle in each AL cycle, the pseudo-labels of the unlabelled data are refined by optimizing a shallow task-specific net on top of the encoder. These updated pseudo-labels serve to inform and improve the active learning query selection process. Furthermore, we introduce a novel recipe to combine existing uncertainty measures and utilize the entire uncertainty list to reduce sample redundancy in AL. Extensive experiments on two public histopathology datasets show that MAL has superior test accuracy, macro F1-score, and label efficiency compared to prior works, and can achieve a comparable test accuracy to a fully supervised algorithm while labelling only 5% of the dataset.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニング(AL)とFew Shot Learning(FSL)は,近年,優れた成果を上げているラベル効率のよい2つの手法である。 しかし、両方の学習パラダイムにおけるほとんどの先行技術は、膨大な未学習データの富を探索することができない。 本研究では,アノテーションの予算が非常に限られているが,目的とするタスクにラベルなしのデータが大量に含まれている場合に,この問題に対処する。 この研究は、ラベリングが禁止的に高価である病理組織学の文脈で行われます。 そこで,本研究では,ループ内のコントラスト学習エンコーダ,擬似ラベル生成,新規クエリサンプル選択などを含む,能動的少数ショット学習フレームワークであるmyriad active learning (mal)を提案する。 具体的には、得られたデータ表現とクラスタリング知識が基礎を形成してalループを活性化する自己教師あり方式で、ラベルなしデータをマッサージする。 各ALサイクルのオラクルからのフィードバックにより、エンコーダの上の浅いタスク固有ネットを最適化することにより、未ラベルデータの擬似ラベルを洗練する。 これらの更新された擬似ラベルは、アクティブな学習クエリ選択プロセスの通知と改善に役立つ。 さらに,既存の不確実性対策を組み合わせて,不確実性リスト全体を活用し,alのサンプル冗長性を低減するための新しいレシピを提案する。 2つの公開病理組織学データセットに関する広範な実験により、malは以前の研究よりも優れたテスト精度、マクロf1-スコア、ラベル効率を示し、データセットのわずか5%をラベル付けしながら、完全な教師付きアルゴリズムと同等のテスト精度を達成できることが示された。

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