Aktivt lärande (AL) integrerar datamärkning och modellutbildning för att minimera märkningskostnaden genom att prioritera valet av högvärdiga data som bäst kan förbättra modellens prestanda. Lätttillgängliga omärkta data används för urvalsmekanismer, men används inte för modellutbildning i de flesta konventionella poolbaserade AL-metoder. För att minimera märkningskostnaden förenar vi omärkt urval och modellutbildning baserad på två principer. För det första utnyttjar vi både märkta och omärkta data med semi-övervakad inlärning (SSL) för att destillera information från omärkta data som förbättrar representationsinlärning och urval. För det andra föreslår vi ett enkelt men effektivt urvalsmått som överensstämmer med utbildningsmålet så att de utvalda proverna är effektiva för att förbättra modellens prestanda. Experimentella resultat visar på överlägsen prestanda hos våra föreslagna principer för begränsade märkta data jämfört med alternativa AL- och SSL-kombinationer. Dessutom studerar vi ett viktigt problem -"När kan vi starta AL?". Vi föreslår en åtgärd som empiriskt korreleras med AL målförlusten och kan användas för att hjälpa till att bestämma rätt startpunkt.
Det dokument som ligger mycket närmare vårt är REF, eftersom deras mål är att minimera märkningskostnaderna.
Consistency-Based Semi-Supervised Active Learning: Towards Minimizing Labeling Cost
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}