Abstrakt. Traditionellt aktivt lärande gör det möjligt för en (maskin)inlärare att fråga (mänsklig) lärare om etiketter på exempel som den finner förvirrande. Läraren ger då en etikett för endast detta fall. Detta är ganska restriktivt. I detta dokument föreslår vi ett inlärningsparadigm där eleven kommunicerar sin tro (dvs. förutsagd etikett) om det aktivt valda exemplet för läraren. Läraren bekräftar sedan eller förkastar den förutsagda beteckningen. Och vad som är ännu viktigare är att läraren, om han blir avvisad, ger en förklaring till varför elevens tro var felaktig. Denna förklaring gör det möjligt för eleven att sprida den feedback som läraren ger till många omärkta bilder. Detta gör det möjligt för en klassificerare att bättre lära sig av sina misstag, vilket leder till accelererad discriminativ inlärning av visuella begrepp även med få märkta bilder. För att sådan kommunikation ska vara genomförbar är det viktigt att ha ett språk som både den mänskliga handledaren och maskininläraren förstår. Attribut ger just denna kanal. De är mänskliga-tolkbara synbegrepp på mellannivå som kan delas mellan olika kategorier, t.ex. "Fräs", "spisk", etc. Vi förespråkar användning av attribut för en handledare för att ge feedback till en klassificerare och direkt kommunicera hans kunskap om världen. Vi använder ett enkelt tillvägagångssätt för att införliva denna feedback i klassificeringen, och visa sin kraft på en mängd olika visuella igenkänningsscenarier såsom bildklassificering och annotering. Denna tillämpning av attribut för att ge klassificeringsfeedback är mycket kraftfull, och har inte undersökts i samhället. Det introducerar ett nytt sätt att handleda och öppnar upp flera vägar för framtida forskning.
I REF föreslogs en metod för att inkludera etiketter och feedback för bildklassificering.
Attributes for classifier feedback
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}