Abstract-Active lärande minskar märkningskostnaden genom att iterativt välja de mest värdefulla data för att fråga sina etiketter. Det har lockat en hel del intressen med tanke på mängden omärkta data och den höga kostnaden för märkning. De flesta aktiva inlärningsmetoder väljer antingen informativa eller representativa omärkta instanser för att fråga ut sina etiketter, vilket avsevärt kan begränsa deras prestanda. Även om flera aktiva inlärningsalgoritmer föreslogs för att kombinera de två urvalskriterierna, är de vanligtvis ad hoc när det gäller att hitta omärkta fall som är både informativa och representativa. Vi tar itu med denna begränsning genom att utveckla en principiell strategi, kallad QUIRE, baserad på minmax-synen på aktivt lärande. Det föreslagna tillvägagångssättet ger ett systematiskt sätt att mäta och kombinera en omärkt instanss informativhet och representativitet. Dessutom, genom att införliva korrelationen mellan etiketter, utökar vi QUIRE-metoden till multi-märkning lärande genom att aktivt fråga instans-märkning par. Omfattande experimentella resultat visar att den föreslagna QUIRE-metoden överträffar flera toppmoderna metoder för aktivt lärande i både enmärkt och flermärkt lärande.
Senare tillvägagångssätt som QUIRE REF väljer exempel som är informativa och representativa för den omärkta datauppsättningen.
Active Learning by Querying Informative and Representative Examples
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}