Gaussian Based Active Learning Algorithm for Image Classification Problem

Andrey Shcherbin, Gulnara Yakhyaeva

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

One of the relevant problems in deep learning is data efficiency. In the active learning approach, we have a large set of unlabeled data, a small set of labeled data and a limited budget for labeling. The model for training on labeled data is defined. The task is to select the most relevant samples to increase model quality on the test data set. In this work, we overview some active learning algorithms and propose a novel algorithm for active learning based on Gaussian distribution. The main idea of the algorithm is to use reference samples from each class and compute the distribution parameters (and) for each embedding coordinate. We use Gaussian function as a measure of distance between unlabeled samples and class representation, so we can combine it with any confidence-based algorithm. We tested our approach on a part of ImageNet task (20 random classes from original ImageNet 2012 dataset). We used a Gaussian distribution-based measure combined with a confidence-based sample selection method. This combination achieved significantly better results.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикации2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials, EDM 2021 - Proceedings
ИздательIEEE Computer Society
Страницы542-546
Число страниц5
ISBN (электронное издание)9781665414982
DOI
СостояниеОпубликовано - 30 июн. 2021
Событие22nd IEEE International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials, EDM 2021 - Aya, Altai Region, Российская Федерация
Продолжительность: 30 июн. 20214 июл. 2021

Серия публикаций

НазваниеInternational Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices, EDM
Том2021-June
ISSN (печатное издание)2325-4173
ISSN (электронное издание)2325-419X

Конференция

Конференция22nd IEEE International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials, EDM 2021
Страна/TерриторияРоссийская Федерация
ГородAya, Altai Region
Период30.06.202104.07.2021

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 2.02.IQ ИНЖЕНЕРИЯ, ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ И ЭЛЕКТРОННАЯ
  • 1.03.UH ФИЗИКА, АТОМНАЯ, МОЛЕКУЛЯРНАЯ И ХИМИЧЕСКАЯ
  • 1.03.SY ОПТИКА

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Gaussian Based Active Learning Algorithm for Image Classification Problem». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать