論文の概要: Maximally Separated Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17444v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 14:02:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:09.782256
• Title: Maximally Separated Active Learning
• Title（参考訳）: 最大分離型アクティブラーニング
• Authors: Tejaswi Kasarla, Abhishek Jha, Faye Tervoort, Rita Cucchiara, Pascal Mettes,
• Abstract要約: 固定等角超球面点をクラスプロトタイプとして利用する能動的学習法を提案する。 5つのベンチマークデータセットにまたがる既存のアクティブラーニング技術よりも高いパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.98415531556376
• License:
• Abstract: Active Learning aims to optimize performance while minimizing annotation costs by selecting the most informative samples from an unlabelled pool. Traditional uncertainty sampling often leads to sampling bias by choosing similar uncertain samples. We propose an active learning method that utilizes fixed equiangular hyperspherical points as class prototypes, ensuring consistent inter-class separation and robust feature representations. Our approach introduces Maximally Separated Active Learning (MSAL) for uncertainty sampling and a combined strategy (MSAL-D) for incorporating diversity. This method eliminates the need for costly clustering steps, while maintaining diversity through hyperspherical uniformity. We demonstrate strong performance over existing active learning techniques across five benchmark datasets, highlighting the method's effectiveness and integration ease. The code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: Active Learningは、未実装のプールから最も情報に富んだサンプルを選択することで、アノテーションコストを最小限にしつつ、パフォーマンスを最適化することを目的としている。 従来の不確実性サンプリングは、しばしば同様の不確実性サンプルを選択することでサンプリングバイアスを引き起こす。 固定等角超球面点をクラスプロトタイプとして利用し,一貫したクラス間分離とロバストな特徴表現を確保する能動的学習法を提案する。 本手法では,不確実性サンプリングのための最大分離アクティブラーニング(MSAL)と,多様性を取り入れた統合戦略(MSAL-D)を導入する。 この方法は、超球面均一性を通じて多様性を維持しながら、コストのかかるクラスタリングステップを不要にする。 5つのベンチマークデータセットにまたがる既存のアクティブな学習技術よりも高いパフォーマンスを示し、その方法の有効性と統合の容易さを強調した。 コードはGitHubで入手できる。

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