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J-GLOBAL ID：202002246528534905   整理番号：20A2339977

アクティブ学習における基準としての予測安定性【JST・京大機械翻訳】

Prediction Stability as a Criterion in Active Learning

著者 (4件)： Liu Junyu (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Li Xiang (Hikvision Research Institute, Hangzhou, China) ,  Zhou Jiqiang (Hikvision Research Institute, Hangzhou, China) ,  Shen Jianxiong (Institut de Robotica i Informatica Industrial, CSIC-UPC, Barcelona, Spain)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12397  ページ： 157-167  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習による最近のブレークスルーは,多数の注釈付きサンプルに大きく依存している。この短所を克服するために,能動学習は可能な解決策である。訓練後の情報のみを採用した以前のアクティブ学習アルゴリズムの他に,訓練中の情報に基づく逐次ベース法と呼ぶ新しいクラスの手法を提案した。逐次ベースの方法の実現可能性を証明するために,予測安定性と呼ばれるアクティブ学習の特異的基準を提案した。提案手法の原理を説明し,以前の不確実性ベースの方法の可能な欠陥を指摘した。CIFAR-10とCIFAR-100で実験を行い,結果は予測安定性が有効であり,より少ないラベル付きデータセットでよく働くことを示した。予測安定性は,CIFAR-10上のエントロピーのような従来の取得関数の精度に達し,CIFAR-100上でそれらよりも顕著に優れている。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  不確実性 ,  学習アルゴリズム ,  *アノテーション
準シソーラス用語： *能動学習 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アクティブ学習 ,  分類 ,  予測安定性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： アクティブ学習 ,  予測 ,  安定性