Abstract-Discover sällsynta kategorier och klassificera nya fall av dem är viktiga data mining frågor inom många områden, men fullt övervakad lärande av en sällsynt klass klassificerare är oöverkomligt dyrt i märkning ansträngning. Det har därför funnits ett ökat intresse både för aktiv upptäckt: att identifiera nya klasser snabbt och aktivt lärande: att utbilda klassificerare med minimal handledning. Dessa mål uppstår tillsammans i praktiken och är i sig relaterade till varandra, eftersom det krävs exempel på varje klass för att utbilda en klassificerare. Ändå har mycket få studier försökt optimera dem tillsammans, vilket innebär att datautvinning för sällsynta klasser i nya områden gör ineffektiv användning av mänsklig övervakning. Att utveckla aktiva inlärningsalgoritmer för att optimera både upptäckt av sällsynta klasser och klassificering samtidigt är utmanande eftersom upptäckt och klassificering har motstridiga krav i frågekriterier. I det här dokumentet tar vi upp dessa frågor med två bidrag: en enhetlig aktiv inlärningsmodell för att tillsammans upptäcka nya kategorier och lära sig klassificera dem genom att anpassa frågekriterier på nätet; och en klassificeringskombinationalgoritm som växlar generativa och diskriminativa klassificeringar som lärande fortskrider. Omfattande utvärdering av ett parti standard UCI- och visionsdata visar hur överlägsen denna metod är jämfört med befintliga metoder.
REF tillämpade en Gaussisk blandning modeller för aktivt lärande.
Finding Rare Classes: Active Learning with Generative and Discriminative Models