Vi studerar aktivt lärande där etikettören inte bara kan returnera felaktiga etiketter utan också avstå från märkning. Vi anser att märkningen har olika buller- och röstnedläggelsevillkor. Vi föreslår en algoritm som använder röstnedläggelse svar, och analysera dess statistiska konsekvens och frågekomplexitet under ganska naturliga antaganden om buller och röstnedläggelse hastighet av märkaren. Denna algoritm är adaptiv i en mening att den automatiskt kan begära mindre frågor med en mer informerad eller mindre bullriga märkare. Vi kopplar ihop vår algoritm med lägre gränser för att visa att den under vissa tekniska förhållanden uppnår nästan optimal frågekomplexitet.
I REF studeras det adaptiva problemet med aktivt lärande där märkaren kan returnera felaktiga etiketter och även avstå från märkning.
Active Learning from Imperfect Labelers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}