論文の概要: MALADY: Multiclass Active Learning with Auction Dynamics on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09475v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:13:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 20:57:42.359753
• Title: MALADY: Multiclass Active Learning with Auction Dynamics on Graphs
• Title（参考訳）: MALADY: グラフ上のオークションダイナミクスを用いたマルチクラスアクティブラーニング
• Authors: Gokul Bhusal, Kevin Miller, Ekaterina Merkurjev,
• Abstract要約: 効率的なアクティブラーニングのためのマルチクラスアクティブラーニングとオークション・ダイナミクス・オン・グラフ(MALADY)フレームワークを提案する。 我々は[24]における半教師付き学習のための類似性グラフ上のオークションダイナミクスアルゴリズムを一般化し、より一般的な最適化関数を組み込む。 また,オークションアルゴリズムの双対変数を用いて,分類器内の不確実性を測定し,異なるクラス間の決定境界付近のクエリを優先順位付けする,新しい能動的学習獲得関数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning enhances the performance of machine learning methods, particularly in semi-supervised cases, by judiciously selecting a limited number of unlabeled data points for labeling, with the goal of improving the performance of an underlying classifier. In this work, we introduce the Multiclass Active Learning with Auction Dynamics on Graphs (MALADY) framework which leverages the auction dynamics algorithm on similarity graphs for efficient active learning. In particular, we generalize the auction dynamics algorithm on similarity graphs for semi-supervised learning in [24] to incorporate a more general optimization functional. Moreover, we introduce a novel active learning acquisition function that uses the dual variable of the auction algorithm to measure the uncertainty in the classifier to prioritize queries near the decision boundaries between different classes. Lastly, using experiments on classification tasks, we evaluate the performance of our proposed method and show that it exceeds that of comparison algorithms.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニングは、特に半教師付きケースにおいて、基礎となる分類器の性能を向上させることを目的として、ラベル付けのための限られた数のラベル付きデータポイントを任意に選択することで、機械学習手法の性能を向上させる。 本稿では,類似性グラフ上でのオークションダイナミクスを有効活用し,効率的なアクティブラーニングを実現するためのマルチクラスアクティブラーニング(MALADY)フレームワークを提案する。 特に,[24]における半教師付き学習のための類似性グラフ上のオークションダイナミクスアルゴリズムを一般化し,より汎用的な最適化関数を組み込む。 さらに,オークションアルゴリズムの二重変数を用いて,分類器内の不確実性を測定し,異なるクラス間の決定境界付近のクエリを優先順位付けする,新しい能動的学習獲得関数を導入する。 最後に、分類タスクの実験を用いて、提案手法の性能を評価し、比較アルゴリズムよりも優れていることを示す。

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