論文の概要: Deep Active Learning with Manifold-preserving Trajectory Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15605v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 03:04:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:34.034860
• Title: Deep Active Learning with Manifold-preserving Trajectory Sampling
• Title（参考訳）: マニフォールド保存軌道サンプリングによる深層能動学習
• Authors: Yingrui Ji, Vijaya Sindhoori Kaza, Nishanth Artham, Tianyang Wang,
• Abstract要約: アクティブラーニング(AL)は、アノテーション(ラベル付け)のためのラベルなしデータの選択を最適化するための方法である 既存のディープALメソッドは、間違いなく、ラベル付きデータによって引き起こされるバイアスに悩まされ、ALコンテキストにおけるラベルなしデータよりもはるかに低い割合で処理される。 我々は,より正確な多様体を表現するためにラベル付きデータから学習した特徴空間を強制することを目的とした,manifold-Preserving Trajectory Smpling (MPTS) という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0717982775472206
• License:
• Abstract: Active learning (AL) is for optimizing the selection of unlabeled data for annotation (labeling), aiming to enhance model performance while minimizing labeling effort. The key question in AL is which unlabeled data should be selected for annotation. Existing deep AL methods arguably suffer from bias incurred by clabeled data, which takes a much lower percentage than unlabeled data in AL context. We observe that such an issue is severe in different types of data, such as vision and non-vision data. To address this issue, we propose a novel method, namely Manifold-Preserving Trajectory Sampling (MPTS), aiming to enforce the feature space learned from labeled data to represent a more accurate manifold. By doing so, we expect to effectively correct the bias incurred by labeled data, which can cause a biased selection of unlabeled data. Despite its focus on manifold, the proposed method can be conveniently implemented by performing distribution mapping with MMD (Maximum Mean Discrepancies). Extensive experiments on various vision and non-vision benchmark datasets demonstrate the superiority of our method. Our source code can be found here.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニング(英: Active Learning, AL)とは、ラベルなしデータのアノテーション(ラベル付け)の選択を最適化することであり、ラベル付け作業を最小化しながらモデル性能を向上させることを目的としている。 ALのキーとなる疑問は、どのラベルのないデータがアノテーションのために選択されるべきなのかである。 既存のディープALメソッドは、間違いなく、ラベル付きデータによって引き起こされるバイアスに悩まされ、ALコンテキストにおけるラベルなしデータよりもはるかに低い割合で処理される。 このような問題は、視覚や非視覚データなど、さまざまな種類のデータで深刻である。 この問題に対処するために,より正確な多様体を表現するためにラベル付きデータから学習した特徴空間を強制することを目的とした,manifold-Preserving Trajectory Smpling (MPTS) という新しい手法を提案する。 これにより、ラベル付きデータによって引き起こされるバイアスを効果的に補正し、ラベルなしデータのバイアス選択を引き起こすことが期待できる。 MMD (Maximum Mean Discrepancies) を用いて分布マッピングを行うことにより, 提案手法を便利に実装することができる。 様々なビジョンおよび非ビジョンベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,本手法の優位性を実証した。 ソースコードはここにある。

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