Active Learning through Adaptive Heterogeneous Ensembling (AHE)

Source

• Evernote/Inbox/Active Learning through Adaptive Heterogeneous Ensembling.md

Summary

이 논문은 활성 학습(Active Learning)에서 앙상블을 구성하기 위해 단일 분류기 유형 대신 여러 분류기 유형을 적응적으로 훈련하고 조합하는 ‘적응형 이질 앙상블(AHE)’ 방법을 제안합니다. AHE는 데이터 인스턴스별로 가장 적합한 분류기 유형이 투표에 참여하도록 하여 상호 보완적인 분류기를 자동으로 발견합니다. 실험 결과, AHE는 동질적 앙상블, Bagging, Boosting, Random Subspace 방법보다 성능이 우수하며, 앙상블 크기가 학습 중 적응하고 클래스 라벨이 2개 이상일 때 그 이점이 더욱 커집니다.

Key Points

• 기존 활성 학습은 단일 분류기 유형을 선택하는 반면, AHE는 여러 분류기 유형의 인스턴스를 적응적으로 훈련하여 앙상블을 구성합니다.
• AHE는 각 데이터 포인트에 가장 적합한 분류기 유형이 투표에 참여하고 부적합한 유형은 불일치함으로써 올바른 다수결 투표를 생성합니다.
• 동질적 앙상블 및 Bagging, Boosting, Random Subspace 방법 대비 성능 우위를 보입니다.
• 앙상블 크기의 적응적 조정과 다중 클래스(2개 이상) 데이터셋에서 AHE의 장점이 증대됩니다.

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