Return to search

Enhancing Deep Active Learning Using Selective Self-Training For Image Classification

A high quality and large scale training data-set is an important guarantee to teach an ideal classifier for image classification. Manually constructing a training data- set  with  appropriate  labels  is  an  expensive  and  time  consuming  task.    Active learning techniques have been used to improved the existing models by reducing the  number  of  required  annotations.    The  present  work  aims  to  investigate the  way  to  build  a  model  for  identifying  and  utilizing  potential  informative and  representativeness  unlabeled  samples.    To  this  end,  two  approaches  for deep image classification using active learning are proposed, implemented and evaluated.  The two versions of active leaning for deep image classification differ in  the  input  space  exploration  so  as  to  investigate  how  classifier  performance varies  when  automatic  labelization  on  the  high  confidence  unlabeled  samples is  performed.    Active  learning  heuristics  based  on  uncertainty  measurements on low confidence predicted samples,  a pseudo-labelization technique to boost active  learning  by  reducing  the  number  of  human  interactions  and  knowledge transferring  form  pre-trained  models,  are  proposed  and  combined  into  our methodology.  The experimental results on two benchmark image classification data-sets  verify  the  effectiveness  of  the  proposed  methodology.    In  addition, a  new  pool-based  active  learning  query  strategy  is  proposed.     Dealing  with retraining-based algorithms we define a ”forgetting event” to have occurred when an  individual  training  example  transitions  the  maximum  predicted  probability class over the course of retraining. We integrated the new approach with the semi- supervised learning method in order to tackle the above challenges and observedgood performance against existing methods. / En  högkvalitativ  och  storskalig  träningsdataset  är  en  viktig  garanti  för  att  bli en  idealisk  klassificerare  för  bildklassificering.     Att  manuellt  konstruera  en träningsdatasats  med  lämpliga  etiketter  är  en  dyr  och  tidskrävande  uppgift. Aktiv  inlärningstekniker  har  använts  för  att  förbättra  de  befintliga  modellerna genom att minska antalet nödvändiga annoteringar. Det nuvarande arbetet syftar till  att  undersöka  sättet  att  bygga  en  modell  för  att  identifiera  och  använda potentiella informativa och representativa omärkta prover.   För detta ändamål föreslås, genomförs och genomförs två metoder för djup bildklassificering med aktivt  lärande  utvärderas.      De  två  versionerna  av  aktivt  lärande  för  djup bildklassificering  skiljer  sig  åt  i  undersökningen  av  ingångsutrymmet  för  att undersöka hur klassificeringsprestanda varierar när automatisk märkning på de omärkta  proverna  med  hög  konfidens  utförs.   Aktiv  lärande  heuristik  baserad på  osäkerhetsmätningar  på  förutsagda  prover  med  låg  konfidens,  en  pseudo- märkningsteknik för att öka aktivt lärande genom att minska antalet mänskliga interaktioner  och  kunskapsöverföring  av  förutbildade  modeller,  föreslås  och kombineras   i   vår   metod.      Experimentella   resultat   på   två   riktmärken   för bildklassificering datauppsättningar verifierar effektiviteten hos den föreslagna metodiken.   Dessutom föreslås en ny poolbaserad aktiv inlärningsfrågestrategi. När  vi  använder  omskolningsbaserade  algoritmer  definierar  vi  en  ”glömmer händelse” som skulle ha inträffat när ett individuellt träningsexempel överskrider den maximala förutsagda sannolikhetsklassen under omskolningsprocessen.  Vi integrerade den nya metoden med den semi-övervakad inlärning för att hanteraovanstående utmaningar och observeras bra prestanda mot befintliga metoder.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-270720
Date January 2019
CreatorsPanagiota Mastoropoulou, Emmeleia
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2019:743

Page generated in 0.0025 seconds