Abstrakt. Vi anser att inlärningsproblemet när det gäller att erhålla utbildningsetiketter är kostsamt, vilket vanligtvis tas upp i litteraturen med hjälp av teknik för aktivt lärande. Dessa metoder ger strategier för att välja exempel att märka före eller under utbildningen. Dessa strategier är vanligtvis baserade på heuristik eller till och med teoretiska åtgärder, men är inte lärda eftersom de används direkt under utbildningen. Vi utformar en modell som syftar till att lära sig strategier för aktivt lärande med hjälp av meta-lärande. Mer specifikt överväger vi en pool-baserad inställning, där systemet observerar alla exempel på datauppsättningen av ett problem och måste välja delmängd av exempel för att märka på ett enda skott. Experiment visar uppmuntrande resultat.
Ref kombinerade meta-lärande och aktivt lärande för att lära sig en strategi för aktivt lärande.
A Meta-Learning Approach to One-Step Active Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}