Även om aktivt lärande utgör en viktig pelare i maskininlärning, är djupinlärningsverktyg inte vanliga inom det. Djupt lärande medför flera svårigheter när det används i en aktiv inlärningsmiljö. För det första är metoder för aktivt lärande (AL) i allmänhet beroende av att man kan lära sig och uppdatera modeller från små mängder data. Den senaste tidens framsteg i fråga om djupinlärning är däremot ökända för sitt beroende av stora mängder data. För det andra är många AL förvärvsfunktioner beroende av modell osäkerhet, men djupt lärande metoder sällan representerar sådan modell osäkerhet. I detta dokument kombinerar vi den senaste tidens framsteg i Bayesian djupt lärande i det aktiva lärandet på ett praktiskt sätt. Vi utvecklar en aktiv inlärningsram för data med hög dimension, en uppgift som hittills varit oerhört utmanande, med mycket sparsam befintlig litteratur. Genom att dra nytta av specialiserade modeller som Bayesian convolutional neural networks demonstrerar vi våra aktiva inlärningstekniker med bilddata, vilket ger en betydande förbättring av befintliga aktiva inlärningsmetoder. Vi visar detta på både MNIST dataset, samt för hudcancer diagnos från lesion bilder (ISIC2016 uppgift).
I det senaste arbetet med att använda AL med djupa neurala nätverk (DNNs), REF använda Bayesian djupa neurala nätverk för att utforma en aktiv lärande ram för högdimensionella data.
Deep Bayesian Active Learning with Image Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}