Vi introducerar en modell som lär sig aktiva inlärningsalgoritmer via metalearning. För en distribution av relaterade uppgifter lär sig vår modell gemensamt: en datarepresentation, ett objektval heuristic, och en metod för att bygga förutsägelsefunktioner från märkta träningsset. Vår modell använder objektval heuristiska för att samla märkta träningsset från vilka man kan konstruera förutsägelsefunktioner. Med hjälp av dataseten Omniglott och MovieLens testar vi vår modell i syntetiska och praktiska miljöer.
REF ) införde en policygradientbaserad metod som tillsammans lär sig datarepresentation, urval heuristisk samt modellförutsägelsefunktionen.
Learning Algorithms for Active Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}