Active learning enables efficient model training by leveraging interactions between machine learning agents and human annotators. We study and propose a novel framework that formulates batch active learning from the sparse approximation's perspective. Our active learning method aims to find an informative subset from the unlabeled data pool such that the corresponding training loss function approximates its full data pool counterpart. We realize the framework as sparsity-constrained discontinuous optimization problems, which explicitly balance uncertainty and representation for large-scale applications and could be solved by greedy or proximal iterative hard thresholding algorithms. The proposed method can adapt to various settings, including both Bayesian and non-Bayesian neural networks. Numerical experiments show that our work achieves competitive performance across different settings with lower computational complexity.


翻译:积极学习通过利用机器学习代理人和人类笔记员之间的相互作用,使高效模式培训成为有效的模式培训。 我们研究并提议一个新的框架,从少许近似的角度来分批积极学习。 我们的积极学习方法旨在从未贴标签的数据库中找到一个信息子集,使相应的培训损失函数接近其完整的数据库对应方。 我们认识到这个框架是零散的、受限制的不连续优化问题,它明确平衡了大规模应用的不确定性和代表性,并且可以通过贪婪或近似迭代硬阈值算法加以解决。 提议的方法可以适应各种环境, 包括巴耶斯和非拜伊斯神经网络。 数字实验表明,我们的工作在不同环境中取得了竞争性业绩,而计算复杂性较低。

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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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