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什么是主动学习?

发布时间:2019-07-08 21:45 来源:未知 编辑:admin

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  主动学习是知学→好学→乐学的过程。知学、好学、乐学的核心是乐学,即对学习怀有浓厚的志趣。

  其中C为一组或者一个分类器,L是用于训练已标注的样本。Q是查询函数,用于从未标注样本池U中查询信息量大的信息,S是督导者,可以为U中样本标注正确的标签。学习者通过少量初始标记样本L开始学习,通过一定的查询函数Q选择出一个或一批最有用的样本,并向督导者询问标签,然后利用获得的新知识来训练分类器和进行下一轮查询。主动学习是一个循环的过程,直至达到某一停止准则为止。

  刚才说到查询函数Q用于查询一个或一批最有用的样本。那么,什么样的样本是有用的呢?即查询函数查询的是什么样的样本呢?在各种主动学习方法中,查询函数的设计最常用的策略是:不确定性准则(uncertainty)和差异性准则(diversity)。

  对于不确定性,我们可以借助信息熵的概念来进行理解。我们知道信息熵是衡量信息量的概念,也是衡量不确定性的概念。信息熵越大,就代表不确定性越大,包含的信息量也就越丰富。事实上,有些基于不确定性的主动学习查询函数就是使用了信息熵来设计的,比如熵值装袋查询(Entropy query-by-bagging)。所以,不确定性策略就是要想方设法地找出不确定性高的样本,因为这些样本所包含的丰富信息量,对我们训练模型来说就是有用的。

  那么差异性怎么来理解呢?之前说到或查询函数每次迭代中查询一个或者一批样本。我们当然希望所查询的样本提供的信息是全面的,各个样本提供的信息不重复不冗余,即样本之间具有一定的差异性。在每轮迭代抽取单个信息量最大的样本加入训练集的情况下,每一轮迭代中模型都被重新训练,以新获得的知识去参与对样本不确定性的评估可以有效地避免数据冗余。但是如果每次迭代查询一批样本,那么就应该想办法来保证样本的差异性,避免数据冗余。

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