論文の概要: Active Preference Learning for Ordering Items In- and Out-of-sample

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03059v1
• Date: Sun, 5 May 2024 21:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 15:14:27.642966
• Title: Active Preference Learning for Ordering Items In- and Out-of-sample
• Title（参考訳）: 注文項目のイン・オブ・アウト・サンプルに対するアクティブな選好学習
• Authors: Herman Bergström, Emil Carlsson, Devdatt Dubhashi, Fredrik D. Johansson,
• Abstract要約: ノイズの多いペアワイズ比較に基づいてアイテムの順序付けを学習することは、アイテム固有のラベルを割り当てるのが難しい場合に有用である。 本研究は,文脈属性を持つ項目の順序付けに対して,一対の選好フィードバックを用いて能動的学習を学習する。 我々は,これらのアルゴリズムを,人間のアノテータによる比較を含む2つの現実的な画像順序付けタスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0774164818430565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning an ordering of items based on noisy pairwise comparisons is useful when item-specific labels are difficult to assign, for example, when annotators have to make subjective assessments. Algorithms have been proposed for actively sampling comparisons of items to minimize the number of annotations necessary for learning an accurate ordering. However, many ignore shared structure between items, treating them as unrelated, limiting sample efficiency and precluding generalization to new items. In this work, we study active learning with pairwise preference feedback for ordering items with contextual attributes, both in- and out-of-sample. We give an upper bound on the expected ordering error incurred by active learning strategies under a logistic preference model, in terms of the aleatoric and epistemic uncertainty in comparisons, and propose two algorithms designed to greedily minimize this bound. We evaluate these algorithms in two realistic image ordering tasks, including one with comparisons made by human annotators, and demonstrate superior sample efficiency compared to non-contextual ranking approaches and active preference learning baselines.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多いペアワイズ比較に基づいてアイテムの順序付けを学習することは、例えばアノテータが主観的な評価を行う場合など、アイテム固有のラベルの割り当てが難しい場合に有用である。 正確な注文を学習するために必要なアノテーションの数を最小限に抑えるため、アイテムの比較を積極的にサンプリングするアルゴリズムが提案されている。 しかし、多くの人はアイテム間の共有構造を無視し、それらを無関係として扱い、サンプル効率を制限し、新しいアイテムへの一般化を先取りする。 そこで本研究では,文脈属性を持つ項目の順序付けを行うために,一対の選好フィードバックを用いたアクティブラーニングについて検討する。 本稿では,ロジスティックな選好モデルの下での能動学習戦略による予測順序誤差を,比較においてアレタリックおよびエピステマティックな不確実性の観点から上界に示し,この境界を鮮明に最小化するために設計された2つのアルゴリズムを提案する。 我々は,これらのアルゴリズムを,人間のアノテータによる比較を含む2つの現実的な画像順序付けタスクで評価し,非文脈的ランキング手法や能動的嗜好学習ベースラインと比較して,より優れたサンプル効率を示す。

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