Vi föreslår en ny strategi för aktivt lärande utformad för djupa neurala nätverk. Målet är att minimera antalet dataanteckningar som ställs från ett orakel under träningen. Tidigare aktiva inlärningsstrategier skalbara för djupa nätverk baserades främst på osäkert urval. I detta arbete fokuserar vi på exempel som ligger nära beslutsgränsen. Baserat på teoretiska arbeten på marginalteori för aktivt lärande vet vi att sådana exempel kan bidra till att avsevärt minska antalet kommentarer. Samtidigt som det är oåtkomligt att mäta det exakta avståndet till beslutsgränserna, föreslår vi att vi förlitar oss på kontradiktoriska exempel. Vi betraktar dem inte längre som ett hot istället utnyttjar vi den information de ger om fördelningen av inmatningsutrymmet för att närma avståndet till beslutsgränserna. Vi visar empiriskt att kontradiktoriska aktiva frågor ger snabbare konvergens av CNNs utbildade på MNIST, Shoe-Bag och QuickDraw dataset.
I REF beräknas avståndet mellan datapunkter från beslutsgränserna som avståndet till närmaste kontradiktoriska exempel.
Adversarial Active Learning for Deep Networks: a Margin Based Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}