Vi designar en ny algoritm för batchaktivt lärande med djupa neurala nätverksmodeller. Vår algoritm, Batch Active learning by Diverse Gradient Embeddings (BADGE), prover grupper av punkter som är olika och hög magnitud när de representeras i en hallucinerad lutning utrymme, en strategi utformad för att införliva både prediktiv osäkerhet och provmångfald i varje valt parti. Avgörande är att BADGE avhandlar mellan mångfald och osäkerhet utan att kräva några handjusterade hyperparametrar. Vi visar att även om andra metoder ibland lyckas för vissa satsstorlekar eller arkitekturer, BADGE konsekvent presterar lika bra eller bättre, vilket gör det till ett mångsidigt alternativ för praktiska aktiva inlärningsproblem.
Slutligen BADGE REF prover punkter som är hög magnitud och varierande i en hallucinerad lutning utrymme med avseende på det sista lagret av ett neuralt nätverk.
Deep Batch Active Learning by Diverse, Uncertain Gradient Lower Bounds
{'venue': '2020 International Conference on Learning Representations', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}