Djupt lärande modeller har visat enastående prestanda i flera problem, men deras utbildningsprocess tenderar att kräva enorma mängder beräknings- och personalresurser för utbildning och märkning, vilket begränsar de typer av problem som kan hanteras. Därför är utformningen av effektiva utbildningsmetoder som kräver små märkta utbildningsset en viktig forskningsriktning som möjliggör en effektivare resursanvändning. Bland de nuvarande strategierna för att ta itu med denna fråga är två särskilt intressanta: dataförstärkning och aktivt lärande. Dataförstärkning uppnår detta mål genom att artificiellt generera nya utbildningspoäng, medan aktivt lärande bygger på valet av den "mest informativa" delmängd av omärkta utbildningsprover som ska märkas av ett orakle. Även framgångsrikt i praktiken, dataökning kan slösa beräkningsresurser eftersom det urskillningslöst genererar prover som inte garanteras vara informativa, och aktivt lärande väljer en liten delmängd av informativa prover (från en stor o-annoterade uppsättning) som kan vara otillräckliga för utbildningsprocessen. I detta dokument föreslår vi en Bayesian generative aktiv djupinlärningsstrategi som kombinerar aktivt lärande med dataförstärkning - vi ger teoretiska och empiriska bevis (MNIST, CIFAR-{10, 100} och SVHN) att vår strategi har effektivare utbildning och bättre klassificeringsresultat än dataförstärkning och aktivt lärande.
I REF föreslås ett Bayesianskt generativt aktivt djupt lärande där de kombinerar aktivt lärande och dataförstärkning.
Bayesian Generative Active Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}