Wasserstein Distance and GroupSort Neural Networks for Active Learning in Regression

Conceptos Básicos

Active learning strategy using Wasserstein distance and GroupSort neural networks for regression problems.

Resumen

The paper introduces a new active learning strategy for regression using the Wasserstein distance and GroupSort neural networks. It focuses on distribution matching, uncertainty-based sampling, and diversity to improve estimation accuracy. The study compares this method with other classical and recent solutions, showing its effectiveness in achieving precise estimations faster.

1. Introduction
   • Challenges in data collection for machine learning.
   • Importance of active learning in reducing labeling costs.
2. Active Learning Framework
   • Estimating unknown functions with labeled and unlabeled data subsets.
   • Utilizing an estimator belonging to a class of neural networks.
3. Wasserstein Distance
   • Definition of the Wasserstein distance for probability measures on metric spaces.
4. GroupSort Neural Networks
   • Introduction to GroupSort activation function and neural network architecture.
5. Theoretical Foundations
   • Assumptions about mathematical background for the approach.
6. Training the Estimator
   • Minimizing error risk with Lipschitz functions and loss function minimization.
7. Minimizing Uncertainty and Query Procedure
   • Construction of score function based on Wasserstein distance and uncertainty-based method.
8. Numerical Experiments
   • Comparison of different models on various datasets using RMSE metrics.

Estadísticas

25%のデータがラベル付けされたときのRMSEは、WARがBostonで3.63、Airfoilで8.67、Energy1で2.65、Yachtで2.71、Concreteで6.15です。

Citas

Ideas clave extraídas de

Active Learning for Regression based on Wasserstein distance and GroupSort Neural Networks

by Benjamin Bob... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15108.pdf

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モデルの収束速度を向上させるためにバッチサイズ（nB）の影響を研究する予定はありますか？
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他のカリキュラム学習アプローチとこの方法をリンクさせて、アクティブラーニングに適用する計画はありますか

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より良い結果を得るためにβおよびαのハイパーパラメータ値を最適化する方法はどうですか

より良い結果を得るためにβおよびαのハイパーパラメータ値を最適化する方法はどうですか？
βおよびαはWARモデル内で重要な役割を担っています。これらのハイパーパラメータ値は不確実性・多様性・代表性等々複数要素間で説明力・優先順位設定等々幅広く影韓します。
これら二つ変数及んだグリットソーち法また他種オプション技術使って各種コスト関数比較分析行った方依存改善提案出来そう思えました。
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これら一連処理完了後全体成果評価行動取っ扱当然思えました。