論文の概要: Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03732v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 05:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 16:50:58.377015
• Title: Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning
• Title（参考訳）: 単発連続アクティブラーニングのための学習
• Authors: Stella Ho, Ming Liu, Shang Gao, Longxiang Gao
• Abstract要約: 継続的な学習は、新しいドメインで可塑性を示しながら、以前見たタスクを解く際の安定性を確保するために努力する。 CLの最近の進歩は、特にNLPドメインにおいて、主に教師付き学習環境に限られている。 メタコンチネンタルアクティブラーニング(Meta-Continual Active Learning)と呼ばれる,シンプルだが効率的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.14157723705624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning strives to ensure stability in solving previously seen tasks while demonstrating plasticity in a novel domain. Recent advances in CL are mostly confined to a supervised learning setting, especially in NLP domain. In this work, we consider a few-shot continual active learning (CAL) setting where labeled data is inadequate, and unlabeled data is abundant but with a limited annotation budget. We propose a simple but efficient method, called Meta-Continual Active Learning. Specifically, we employ meta-learning and experience replay to address the trade-off between stability and plasticity. As a result, it finds an optimal initialization that efficiently utilizes annotated information for fast adaptation while preventing catastrophic forgetting of past tasks. We conduct extensive experiments to validate the effectiveness of the proposed method and analyze the effect of various active learning strategies and memory sample selection methods in a few-shot CAL setup. Our experiment results demonstrate that random sampling is the best default strategy for both active learning and memory sample selection to solve few-shot CAL problems.
• Abstract（参考訳）: 継続的な学習は、新しいドメインで可塑性を示しながら、以前見たタスクを解く際の安定性を確保するために努力する。 CLの最近の進歩は、特にNLPドメインにおいて、主に教師付き学習環境に限られている。 本研究では,ラベル付きデータが不十分であり,ラベル付きデータが豊富だがアノテーションの予算が限られている,数ショット連続型アクティブラーニング(CAL)について考察する。 メタContinual Active Learningと呼ばれる,シンプルだが効率的な手法を提案する。 具体的には、安定性と可塑性のトレードオフに対処するため、メタラーニングと経験リプレイを採用しています。 その結果、過去のタスクの破滅的な忘れ込みを防止しつつ、アノテートされた情報を高速適応に効率的に活用する最適な初期化が見つかる。 提案手法の有効性を検証するために広範な実験を行い,数回のcal設定における各種アクティブラーニング戦略とメモリサンプル選択手法の効果を分析した。 実験の結果,無作為サンプリングは能動的学習とメモリサンプル選択の両方において最善の既定戦略であることがわかった。

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