基本思想

主动学习算法可以由以下五个组件进行建模:

A=(C, L, S, Q, U)

各个组件表示的内容如下：

  • C: 一个或一组分类器
  • L: 一组已标注的训练样本集
  • Q: 为查询函数,用于在未标注的样本中查询信息量大的样本
  • U: 为整个未标注样本集
  • S: 为督导者，可以对未标注样本进行标注。

主动学习算法阶段：

  • 初始化阶段：随机从未标注样本中选取小部分，由督导者标注，作为训练集建立初始分类器模型
  • 循环查询阶段：S 从未标注样本集 U 中,按照某种查询标准 Q，选取一定的未标注样本进行标注，并加到训练样本集 L 中, 重新训练分类器，直至达到训练停止标准为止

与半监督学习的区别

主动学习的“主动”，指的是主动提出标注请求，也就是说，还是需要一个外在的能够对其请求进行标注的实体(通常就是相关领域人员)，即主动学习是交互进行的。

而半监督学习，特指的是学习算法不需要人工的干预，基于自身对未标记数据加以利用。

介绍

Active Learning 是一种机器学习方法，其中模型能够主动选择最具信息量的数据点来进行标注，以提高模型的性能。这种方法特别适用于标注成本较高或资源有限的情况。通过主动选择最不确定或最有价值的样本，Active Learning 能够在较少的标注数据上达到较高的模型性能。

Active Learning 的基本原理

  1. 初始模型训练：首先，使用一小部分已标注的数据训练一个初始模型。
  2. 选择样本：模型根据某种策略选择未标注数据中最不确定或最有价值的样本。
  3. 获取标注：将选中的样本提交给专家或标注人员进行标注。
  4. 更新模型：将新标注的数据加入训练集，重新训练模型。
  5. 迭代优化：重复上述步骤，直到模型性能达到满意水平或标注预算用尽。

选择样本的策略

  1. 不确定性采样：选择模型预测最不确定的样本。常见的不确定性度量包括：
  2. 最小置信度：选择模型预测概率最低的样本。
  3. 熵：选择预测概率分布熵最高的样本。

  4. 边际采样：选择模型预测第二高概率与最高概率之差最小的样本。

  5. 查询-by-委员会：使用多个模型（委员会）对未标注数据进行预测，选择委员会成员意见分歧最大的样本。

  6. 基于多样性的采样：选择能够增加训练集多样性的样本，以避免过度拟合。

  7. 基于梯度的采样：选择对模型参数影响最大的样本。

应用场景

  1. 图像分类：在医学影像分析中，标注一张高质量的医学影像可能需要专家花费大量时间。通过 Active Learning，可以选择最具代表性的图像进行标注，提高模型的性能。
  2. 文本分类：在情感分析、主题分类等任务中，标注文本数据的成本较高。Active Learning 可以帮助减少标注数据的数量，同时保持模型的性能。
  3. 语音识别：在语音数据的标注过程中，Active Learning 可以选择最具挑战性的音频片段进行标注，提高模型的鲁棒性。

优点

  • 减少标注成本：通过选择最具信息量的样本进行标注，减少了标注数据的数量和成本。
  • 提高模型性能：在有限的标注数据上，通过选择最有效的样本，可以更快地提高模型的性能。
  • 灵活性：适用于各种不同的数据类型和任务。

挑战

  • 初始模型性能：初始模型的性能对后续的样本选择有重要影响，如果初始模型性能较差，可能会导致选择的样本质量不高。
  • 标注延迟：在实际应用中，获取新标注数据可能需要一定的时间，这会影响模型的迭代速度。
  • 策略选择：不同的选择策略适用于不同的任务和数据集，需要根据具体情况进行选择和调整。

实现工具

  • modAL：一个基于 scikit-learn 的 Active Learning 库，提供了多种选择策略和示例。
  • Libact：另一个开源的 Active Learning 库，支持多种机器学习算法和选择策略。
  • Custom Implementations：根据具体需求，也可以自定义 Active Learning 管道，使用 TensorFlow、PyTorch 等框架实现。

结论

Active Learning 是一种有效的机器学习方法，特别适用于标注成本高或数据稀缺的场景。通过智能地选择最具信息量的样本进行标注，可以在较少的标注数据上达到较高的模型性能。随着技术的发展，Active Learning 在各个领域的应用将会越来越广泛。

参考