論文の概要: On the Convergence of Loss and Uncertainty-based Active Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13927v3
• Date: Tue, 11 Jun 2024 16:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:39:03.547805
• Title: On the Convergence of Loss and Uncertainty-based Active Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 損失と不確実性に基づく能動学習アルゴリズムの収束性について
• Authors: Daniel Haimovich, Dima Karamshuk, Fridolin Linder, Niek Tax, Milan Vojnovic,
• Abstract要約: 本研究では、勾配降下法(SGD)アルゴリズムを用いて機械学習モデルの学習に必要な収束率とデータサンプルサイズについて検討する。 線形分類器と線形分離可能なデータセットに対する2乗ヒンジ損失と類似のトレーニング損失関数を用いた収束結果を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.506897386829711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the convergence rates and data sample sizes required for training a machine learning model using a stochastic gradient descent (SGD) algorithm, where data points are sampled based on either their loss value or uncertainty value. These training methods are particularly relevant for active learning and data subset selection problems. For SGD with a constant step size update, we present convergence results for linear classifiers and linearly separable datasets using squared hinge loss and similar training loss functions. Additionally, we extend our analysis to more general classifiers and datasets, considering a wide range of loss-based sampling strategies and smooth convex training loss functions. We propose a novel algorithm called Adaptive-Weight Sampling (AWS) that utilizes SGD with an adaptive step size that achieves stochastic Polyak's step size in expectation. We establish convergence rate results for AWS for smooth convex training loss functions. Our numerical experiments demonstrate the efficiency of AWS on various datasets by using either exact or estimated loss values.
• Abstract（参考訳）: 確率勾配降下法(SGD)アルゴリズムを用いて、機械学習モデルの学習に必要な収束率とデータサンプルサイズについて検討し、損失値または不確実値に基づいてデータポイントをサンプリングする。 これらの学習方法は、アクティブな学習とデータサブセット選択の問題に特に関係している。 一定のステップサイズを更新したSGDに対して,2乗ヒンジ損失と類似のトレーニング損失関数を用いた線形分類器と線形分離可能なデータセットの収束結果を示す。 さらに、より一般的な分類器やデータセットに分析を拡張し、広い範囲の損失に基づくサンプリング戦略と滑らかな凸トレーニング損失関数を考慮に入れた。 本稿では,SGDを適応的なステップサイズで利用し,確率的Polyakのステップサイズを期待できる新しいアルゴリズムであるAdaptive-Weight Smpling(AWS)を提案する。 滑らかな凸トレーニング損失関数に対して,AWSの収束率値を確立する。 我々の数値実験は、正確な損失値または推定損失値を用いて、さまざまなデータセット上でAWSの効率を実証する。

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