Den fantastiska framgången för konvolutionella neurala nätverk (CNN) i datorseende beror till stor del på tillgången till stora kommenterade dataset, såsom ImageNet och platser. Men inom biomedicinsk avbildning är det mycket utmanande att skapa så stora kommenterade dataset, eftersom annoterande biomedicinska bilder inte bara är tråkiga, mödosamma och tidskrävande, utan också krävande av dyra, specialitetsorienterade färdigheter, som inte är lättillgängliga. För att dramatiskt minska notationskostnaden presenterar detta dokument en ny metod för att naturligt integrera aktivt lärande och överföra lärande (finjustering) i en enda ram, kallad AFT *, som börjar direkt med en förtränad CNN för att söka "värdiga" prover för annotering och gradvis förbättra (finjusterad) CNN via kontinuerlig finjustering. Vi har utvärderat vår metod i tre olika biomedicinska avbildningstillämpningar, som visar att den kan minska notationskostnaden med minst hälften, jämfört med den senaste metoden. Denna prestanda tillskrivs flera fördelar som härrör från den avancerade aktiva, kontinuerliga inlärningsförmågan hos vår metod, inklusive 1) att börja med en helt tom märkt datauppsättning, som inte kräver några märkta utsädesprover; 2) att stegvis förbättra eleven genom kontinuerlig finjustering snarare än upprepade omskolning; 3) att aktivt välja ut de mest informativa och representativa kandidaterna genom att naturligt utnyttja den förväntade konsekvensen mellan patchar inom varje kandidat; 4) att datorisera urvalskriterierna lokalt på ett litet antal patchar inom varje kandidat; att spara beräkningstiden avsevärt; 5) att automatiskt hantera bullriga etiketter via majoritetsval; 6) att självständigt balansera utbildningsprover mellan klasser; 7) att kombinera nyvalda kandidater med felklassificerade kandidater för att eliminera enkla prov för utbildning effektivitet, och att fokusera på hårda prover för att förhindra katastrofal glömska; och 8) att införliva slumpmässighet i aktivt urval för att hitta en balans mellan prospektering och utnyttjande. Även om AFT * ursprungligen var tänkt i samband med datorstödd diagnos i biomedicinsk avbildning, är det generiskt och tillämpligt på många uppgifter i datorseende och bildanalys; vi illustrerar de viktigaste idéerna bakom AFT * med Places databas för scentolkning i naturliga bilder.
I biomedicinska avbildningstillämpningar, Zhou et al. REF presenterade AFT* för att söka "värdiga" prov för notering, vilket minskar notationskostnaden med hälften jämfört med slumpmässigt urval.
AFT*: Integrating Active Learning and Transfer Learning to Reduce Annotation Efforts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}