論文の概要: BAL: Balancing Diversity and Novelty for Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15944v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 08:14:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:31:49.771556
• Title: BAL: Balancing Diversity and Novelty for Active Learning
• Title（参考訳）: BAL: アクティブラーニングのための多様性とノベルティのバランス
• Authors: Jingyao Li, Pengguang Chen, Shaozuo Yu, Shu Liu, and Jiaya Jia
• Abstract要約: 多様な不確実なデータのバランスをとるために適応的なサブプールを構築する新しいフレームワークであるBalancing Active Learning (BAL)を導入する。 我々のアプローチは、広く認識されているベンチマークにおいて、確立されたすべてのアクティブな学習方法より1.20%優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.289700543331925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of Active Learning is to strategically label a subset of the dataset to maximize performance within a predetermined labeling budget. In this study, we harness features acquired through self-supervised learning. We introduce a straightforward yet potent metric, Cluster Distance Difference, to identify diverse data. Subsequently, we introduce a novel framework, Balancing Active Learning (BAL), which constructs adaptive sub-pools to balance diverse and uncertain data. Our approach outperforms all established active learning methods on widely recognized benchmarks by 1.20%. Moreover, we assess the efficacy of our proposed framework under extended settings, encompassing both larger and smaller labeling budgets. Experimental results demonstrate that, when labeling 80% of the samples, the performance of the current SOTA method declines by 0.74%, whereas our proposed BAL achieves performance comparable to the full dataset. Codes are available at https://github.com/JulietLJY/BAL.
• Abstract（参考訳）: Active Learningの目的は、データセットのサブセットを戦略的にラベル付けして、所定のラベル付け予算内でパフォーマンスを最大化することである。 本研究では,自己教師付き学習によって得られた特徴を活用する。 多様なデータを識別するために、単純だが強力なメトリクスであるクラスタ距離差を導入する。 次に,多様な不確実なデータのバランスをとるために適応的なサブプールを構築する新しいフレームワークであるBalancing Active Learning(BAL)を導入する。 このアプローチは、広く認識されたベンチマークで確立されたすべてのアクティブラーニング手法を1.20%上回っている。 さらに,提案フレームワークの有効性を,より大規模かつ小規模のラベリング予算を包含して評価する。 実験の結果,サンプルの80%をラベル付けした場合,現在のSOTA法の性能は0.74%低下することがわかった。 コードはhttps://github.com/JulietLJY/BAL.comで入手できる。

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