I detta dokument tar vi upp problemet med poolbaserat aktivt lärande, och ger en algoritm, kallad UPAL, som fungerar genom att minimera den opartiska uppskattningen av risken för en hypotes i ett givet hypotesutrymme. För utrymmet för linjära klassificeringar och kvadratförlusten visar vi att UPAL är likvärdigt med en exponentiellt vägd genomsnittlig prognostiserare. Genom att utnyttja några färska resultat när det gäller spektra av slumpmässiga matriser kan vi etablera konsekvens av UPAL när den sanna hypotesen är en linjär hypotes. Empirisk jämförelse med en aktiv inlärarimplementation i Vowpal Wabbit, och en tidigare föreslagen poolbaserad aktiv inlärarimplementation visar god empirisk prestanda och bättre skalbarhet.
Ett poolbaserat aktivt lärande diskuteras också i REF som övervägde riskminimering under givet hypotesutrymme.
UPAL: Unbiased Pool Based Active Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}