Målet med aktivt lärande är att välja de mest informativa exemplen för manuell märkning. De flesta av de tidigare studierna inom aktivt lärande har fokuserat på att välja ett enda omärkt exempel i varje iteration. Detta skulle kunna vara ineffektivt eftersom klassificeringsmodellen måste omskolas för varje märkt exempel. I detta dokument presenterar vi en ram för "batch mode aktive learning" som tillämpar Fisher informationsmatrisen för att välja ett antal informativa exempel samtidigt. Den viktigaste beräkningsutmaningen är hur man på ett effektivt sätt kan identifiera den undergrupp av omärkta exempel som kan leda till den största minskningen av Fisher-informationen. För att lösa denna utmaning föreslår vi en effektiv girig algoritm som bygger på egenskapen submodulära funktioner. Våra empiriska studier med fem UCI dataset och en realworld medicinsk bildklassificering visar att den föreslagna batch-läge aktiv inlärningsalgoritm är effektivare än toppmoderna algoritmer för aktivt lärande.
REF föreslår ett ramverk som minimerar Fisher-informationen och löser detta optimeringsproblem med hjälp av de submodulära egenskaperna hos setvalsfunktionen.
Batch mode active learning and its application to medical image classification
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}