Abstract-Vi föreslår en generell strategi för att upptäcka strategier för aktivt lärande (AL) från data. Dessa strategier kan överföras från en domän till en annan och kan användas tillsammans med många modeller för maskininlärning. I detta syfte formaliserar vi anteckningsprocessen som en Markov-beslutsprocess, utformar universella tillstånds- och aktionsutrymmen och introducerar en ny belöningsfunktion som exakt modellerar AL-målet att minimera notationskostnaden. Vi försöker hitta en optimal (icke-myopisk) AL-strategi med hjälp av förstärkningslärande. Vi utvärderar de inlärda strategierna på flera orelaterade domäner och visar att de konsekvent överträffar toppmoderna baslinjer.
Ref har infört en överförbar AL-strategi för icke-närstående dataset.
Discovering General-Purpose Active Learning Strategies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}