Aktivt lärande har fått stort intresse från forskare på grund av sin förmåga att minska den övervakning som krävs för ett effektivt lärande. Eftersom kärnan i aktiva inlärningsalgoritmer, frågesyntes och poolbaserad provtagning är två huvudscenarier för frågor som beaktas i litteraturen. Fråga syntes funktioner låg frågetid, men har bara begränsade program som den syntetiserade frågan kan vara oigenkännlig för mänskliga oraklet. Som ett resultat av detta har de flesta ansträngningarna inriktats på poolbaserade provtagningar under de senaste åren, även om det är mycket mer tidskrävande. I detta dokument föreslår vi nya strategier för en ny frågeram som kombinerar frågesyntes och poolbaserad provtagning. Det övervinner begränsningen av frågesyntesen, och har fördelen av snabb förfrågan. Den grundläggande idén är att syntetisera en instans nära beslutsgränsen med hjälp av märkta data, och sedan välja den verkliga instansen närmast syntetiserade en som en fråga. I detta syfte föreslår vi en syntesstrategi som kan syntetisera fall nära beslutsgränsen och sprida sig längs beslutsgränsen. Eftersom syntesen endast beror på den relativt små märkta uppsättningen, istället för att utvärdera hela den omärkta uppsättningen som många andra aktiva inlärningsalgoritmer gör, har vår metod fördelen av effektivitet. För att hantera mer komplicerade data och göra vårt ramverk kompatibelt med kraftfulla kärnbaserade inlärare, utökar vi också vår metod till kärnversion. Experiment på flera verkliga datamängder visar att vår metod har betydande fördelar i fråga om tids komplexitet och liknande prestanda jämfört med poolbaserade osäkerhetsprovtagningsmetoder.
Det är närmare aktivt lärande via frågesyntes REF, där fokus i ett klassificeringssammanhang ligger på syntesen av (omärkta) fall nära beslutsgränsen, som väljs för annotering, så att i slutet en liten märkt uppsättning kan användas utan att kompromissa med lösningens kvalitet.
Active learning via query synthesis and nearest neighbour search
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}