論文の概要: GALOT: Generative Active Learning via Optimizable Zero-shot Text-to-image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16227v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 18:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:21:40.321829
• Title: GALOT: Generative Active Learning via Optimizable Zero-shot Text-to-image Generation
• Title（参考訳）: GALOT: 最適化可能なゼロショットテキスト画像生成による生成能動学習
• Authors: Hanbin Hong, Shenao Yan, Shuya Feng, Yan Yan, Yuan Hong,
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショットテキスト・トゥ・イメージ(T2I)合成とアクティブラーニングを統合した。 我々はAL基準を利用してテキスト入力を最適化し、より情報的で多様なデータサンプルを生成する。 このアプローチは、モデルトレーニングの効率を高めながら、データ収集とアノテーションのコストを削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.30138131496276
• License:
• Abstract: Active Learning (AL) represents a crucial methodology within machine learning, emphasizing the identification and utilization of the most informative samples for efficient model training. However, a significant challenge of AL is its dependence on the limited labeled data samples and data distribution, resulting in limited performance. To address this limitation, this paper integrates the zero-shot text-to-image (T2I) synthesis and active learning by designing a novel framework that can efficiently train a machine learning (ML) model sorely using the text description. Specifically, we leverage the AL criteria to optimize the text inputs for generating more informative and diverse data samples, annotated by the pseudo-label crafted from text, then served as a synthetic dataset for active learning. This approach reduces the cost of data collection and annotation while increasing the efficiency of model training by providing informative training samples, enabling a novel end-to-end ML task from text description to vision models. Through comprehensive evaluations, our framework demonstrates consistent and significant improvements over traditional AL methods.
• Abstract（参考訳）: アクティブラーニング(AL)は機械学習において重要な方法論であり、効率的なモデルトレーニングのための最も情報性の高いサンプルの識別と利用を強調している。 しかし、ALの重要な課題は、ラベル付きデータサンプルとデータ分散に依存しているため、パフォーマンスが制限されていることである。 この制限に対処するため、本論文では、テキスト記述を用いて機械学習モデル(ML)を高度に訓練できる新しいフレームワークを設計することにより、ゼロショットテキスト・トゥ・イメージ(T2I)合成とアクティブ・ラーニングを統合した。 具体的には、AL基準を利用して、より情報的で多様なデータサンプルを生成するためにテキスト入力を最適化し、テキストから作成した擬似ラベルに注釈を付け、アクティブな学習のための合成データセットとして機能する。 このアプローチは、情報的トレーニングサンプルを提供することで、モデルトレーニングの効率を高めながら、データ収集とアノテーションのコストを低減し、テキスト記述からビジョンモデルへの新たなエンドツーエンドMLタスクを可能にする。 包括的な評価を通じて,従来のAL手法よりも一貫した,重要な改善点を示す。

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