We study different data-centric and model-centric aspects of active learning with neural network models. i) We investigate incremental and cumulative training modes that specify how the currently labeled data are used for training. ii) Neural networks are models with a large capacity. Thus, we study how active learning depends on the number of epochs and neurons as well as the choice of batch size. iii) We analyze in detail the behavior of query strategies and their corresponding informativeness measures and accordingly propose more efficient querying and active learning paradigms. iv) We perform statistical analyses, e.g., on actively learned classes and test error estimation, that reveal several insights about active learning.


翻译:我们用神经网络模型研究以数据为中心的和以模式为中心的积极学习的不同方面。 (一) 我们调查说明目前标记的数据如何用于培训的渐进式和累积式培训模式。 (二) 神经网络是具有巨大容量的模型。 因此,我们研究积极学习如何取决于时代和神经元的数量以及批量大小的选择。 (三) 我们详细分析查询战略的行为及其相应的信息量度措施,并据此提出更有效率的查询和积极学习模式。 (四) 我们进行统计分析,例如积极学习班级和测试错误估计,这些分析揭示了对积极学习的一些洞察力。

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主动学习是机器学习(更普遍的说是人工智能)的一个子领域,在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。 主动学习是“一种学习方法,在这种方法中,学生会主动或体验性地参与学习过程,并且根据学生的参与程度,有不同程度的主动学习。” (Bonwell&Eison 1991)Bonwell&Eison(1991) 指出:“学生除了被动地听课以外,还从事其他活动。” 在高等教育研究协会(ASHE)的一份报告中,作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献,这些文献表明学生不仅要做听,还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读,写作,讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域,即知识,技能和态度(KSA)。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是,学生必须从事诸如分析,综合和评估之类的高级思维任务。
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