En aktiv inlärare ges en hypotesklass, en stor uppsättning omärkta exempel och möjligheten att interaktivt fråga ut etiketter till en orakel av en delmängd av dessa exempel; elevens mål är att lära sig en hypotes i klassen som passar data bra genom att göra så få etikettförfrågningar som möjligt. Detta arbete handlar om aktivt lärande med etiketter som erhållits från starka och svaga etiketter, där vi förutom den vanliga aktiva inlärningsmiljön har en extra svag märkning som ibland kan ge felaktiga etiketter. Ett exempel är att lära sig klassificera medicinska bilder där antingen dyra etiketter kan erhållas från en läkare (orkel eller stark etikett), eller billigare men ibland felaktiga etiketter kan erhållas från en läkare (svag etikettering). Vårt mål är att lära sig en klassificerare med lågt fel på data som märkts av oraklet, samtidigt som du använder den svaga etikettören för att minska antalet etikettförfrågningar som görs till denna etikett. Vi tillhandahåller en aktiv inlärningsalgoritm för denna inställning, etablerar dess statistiska konsistens, och analyserar dess etikett komplexitet att karakterisera när det kan ge etikettbesparingar över att använda den starka etiketten ensam.
Zhang och Chaudhuri REF studerar aktivt lärande med en billig svag etikettör och en dyr stark etikettör.
Active Learning from Weak and Strong Labelers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}