論文の概要: Targeting Negative Flips in Active Learning using Validation Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10896v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 21:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:46.446654
• Title: Targeting Negative Flips in Active Learning using Validation Sets
• Title（参考訳）: 検証集合を用いたアクティブラーニングにおける負のフリップのターゲット
• Authors: Ryan Benkert, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib,
• Abstract要約: 本稿では,予測精度と負のフリップによる能動学習アルゴリズムの性能向上について論じる。 最初の観察では、負のフリップと全体的なエラー率が切り離されている。 第2の観察は、未ラベルプールのサブセットで目標とするアクティブラーニングを実行することが、アクティブラーニングアルゴリズムの動作に大きな影響を与えることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.11559987180237
• License:
• Abstract: The performance of active learning algorithms can be improved in two ways. The often used and intuitive way is by reducing the overall error rate within the test set. The second way is to ensure that correct predictions are not forgotten when the training set is increased in between rounds. The former is measured by the accuracy of the model and the latter is captured in negative flips between rounds. Negative flips are samples that are correctly predicted when trained with the previous/smaller dataset and incorrectly predicted after additional samples are labeled. In this paper, we discuss improving the performance of active learning algorithms both in terms of prediction accuracy and negative flips. The first observation we make in this paper is that negative flips and overall error rates are decoupled and reducing one does not necessarily imply that the other is reduced. Our observation is important as current active learning algorithms do not consider negative flips directly and implicitly assume the opposite. The second observation is that performing targeted active learning on subsets of the unlabeled pool has a significant impact on the behavior of the active learning algorithm and influences both negative flips and prediction accuracy. We then develop ROSE - a plug-in algorithm that utilizes a small labeled validation set to restrict arbitrary active learning acquisition functions to negative flips within the unlabeled pool. We show that integrating a validation set results in a significant performance boost in terms of accuracy, negative flip rate reduction, or both.
• Abstract（参考訳）: 能動学習アルゴリズムの性能は2つの方法で改善できる。 頻繁に使われる直感的な方法は、テストセット内の全体的なエラー率を減らすことである。 第2の方法は、トレーニングセットがラウンド間で増加すると、正しい予測が忘れられないようにすることだ。 前者はモデルの精度で測定され、後者はラウンド間の負のフリップでキャプチャされる。 負のフリップは、前の/より小さなデータセットでトレーニングされた時に正しく予測され、追加のサンプルがラベル付けされた後に誤って予測されるサンプルである。 本稿では,予測精度と負のフリップの両方の観点から,能動学習アルゴリズムの性能向上について考察する。 本稿では, 負のフリップと全体の誤差率を分離し, 他方のフリップの減少を必ずしも示唆するものではないことを示す。 我々の観察は、現在のアクティブな学習アルゴリズムが直接的に負のフリップを考慮せず、暗黙的にその逆を仮定するので重要である。 第2の観察は、未ラベルプールのサブセットで標的となるアクティブラーニングを行うことが、アクティブラーニングアルゴリズムの挙動に大きな影響を与え、負のフリップと予測精度の両方に影響を与えることである。 ROSE - 小さなラベル付き検証セットを用いて任意のアクティブ学習獲得関数をラベルなしプール内の負のフリップに制限するプラグインアルゴリズムを開発する。 検証セットの統合は,精度,負のフリップ率の低減,あるいはその両方において,大幅な性能向上をもたらすことを示す。

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