Sammanfattning av denna webbsida: Att välja en delmängd prover för att märka från en stor pool av omärkta datapunkter, så att en tillräckligt noggrann klassificering erhålls med hjälp av ett ganska litet träningsset är ett utmanande men ändå kritiskt problem. Utmanande, eftersom lösningen av detta problem inkluderar besvärliga kombinatoriska beräkningar, och kritiska, på grund av det faktum att märkning är en dyr och tidskrävande uppgift, därför strävar vi alltid efter att minimera antalet nödvändiga etiketter. Även information teoretiska mål, såsom ömsesidig information (MI) mellan etiketterna, har framgångsrikt använts i sekventiell frågeställning, är det inte enkelt att generalisera dessa mål till batch-läge. Detta beror på att utvärdering och optimering av funktioner som är triviala i individuella frågeinställningar blir svåråtkomliga för många mål när vi ska välja flera frågor. I detta dokument utvecklar vi en ram, där vi föreslår effektiva sätt att utvärdera och maximera felfunktionsindikatorn mellan etiketter som ett mål för batch-läge aktivt lärande. Vårt föreslagna ramverk minskar effektivt den beräkningsmässiga komplexiteten från en ordning som står i proportion till satsstorleken, när ingen approximation tillämpas, till den linjära kostnaden. Resultaten av detta ramverk utvärderas med hjälp av datauppsättningar från flera områden som visar att det föreslagna ramverket leder till ett effektivt aktivt lärande för de flesta av datauppsättningarna.
Sourati m.fl. Använd information teoretisk objektiv funktion som ömsesidig information mellan etiketterna och utvecklat ett ramverk REF för att utvärdera och maximera detta mål för batch-läge aktivt lärande.
Classification Active Learning Based on Mutual Information
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}