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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03732v3
• Date: Wed, 22 May 2024 12:36:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:13:50.817519
• Title: Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning
• Title（参考訳）: 絶え間ないアクティブラーニングの学習
• 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。 本稿では,メタコンチネンタルアクティブラーニング(Meta-Continual Active Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.283518682371756
• 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 are inadequate, and unlabeled data are abundant but with a limited annotation budget. We propose a simple but efficient method, Meta-Continual Active Learning. This method sequentially selects the most informative examples from a pool of unlabeled data and requests labels to enhance performance. Specifically, we employ meta-learning and experience replay to address inter-task confusion and catastrophic forgetting. We further incorporate textual augmentations to ensure generalization. We conduct extensive experiments on benchmark text classification datasets to validate the effectiveness of the proposed method and analyze the effect of different active learning strategies in few-shot CAL setting. Our experimental results demonstrate that random sampling is the best default strategy for 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,ラベルなしデータが豊富だが,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。 本稿では,メタコンチネンタルアクティブラーニング(Meta-Continual Active Learning)を提案する。 この方法は、ラベルなしデータのプールから最も情報に富んだ例を順次選択し、性能を高めるためにラベルを要求する。 具体的には、メタラーニングと経験リプレイを用いて、タスク間の混乱と破滅的な忘れを解消する。 さらに、一般化を保証するためにテキスト拡張を取り入れます。 提案手法の有効性を検証するため,ベンチマークテキスト分類データセットの広範な実験を行い,数ショットCAL設定における様々なアクティブラーニング戦略の効果を解析した。 実験の結果, ランダムサンプリングは, 能動学習とメモリサンプル選択の既定手法として最適であることがわかった。

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