Hittills har många aktiva inlärningstekniker utvecklats för att förvärva etiketter när utbildningsdata är begränsade. Men en viktig aspekt av problemet har ofta försummats eller bara nämnts i förbigående: dimensionalitetens förbannelse. Men dimensionalitetens förbannelse innebär ännu större utmaningar när det gäller begränsade data, vilket är precis vad som krävs för ett aktivt lärande. Att minska dimensionerna är dock inte en trivial uppgift, eftersom det korrekta antalet dimensioner beror på ett antal faktorer, inklusive träningsdatastorleken, antalet klasser, särdragens diskriminerande effekt och den underliggande klassificeringsmodellen. Dessutom tillämpas aktivt lärande vanligtvis på ett iterativt sätt där antalet etiketter är mindre i de tidigare iterationer jämfört med de senare. Vi föreslår en adaptiv dimensionalitetsreduktionsteknik som bestämmer det lämpliga antalet dimensioner för varje aktiv inlärningsimpuls och som utnyttjar de märkta och omärkta data effektivt för att lära sig mer exakta modeller. Omfattande experiment som jämför olika tillvägagångssätt och parameterinställningar visar att den föreslagna metoden förbättrar prestandan drastiskt på tre verkliga textklassificeringsuppgifter.
Bilgic REF presenterade en dynamisk funktionsvalsalgoritm som fastställde lämpligt antal dimensioner för varje aktiv inlärning.
Combining Active Learning and Dynamic Dimensionality Reduction
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}