Active Learning | Tutorial on Active Learning: From Theory to Practice - Part 1 | ICML

Summary

这段视频讲解了如何通过经验风险最小化（ERM）和VC不等式来选择最优模型，并深入探讨了如何通过主动学习加速学习过程。首先，视频介绍了如何使用经验风险来评估不同模型的表现，并通过缩小置信区间来选择最佳模型。然后，通过分歧式主动学习，视频展示了如何高效地标注数据，从而提高模型的学习效率。最终，视频强调了主动学习相较于传统被动学习的巨大优势，能够显著加速模型训练。

Takeaways

• 😀 经验风险最小化（ERM）是通过训练数据计算出的，最小化经验风险的模型通常能够提供更好的预测。
• 😀 经验风险的上界和下界通过VC不等式提供了置信区间，这些区间表示模型的真实错误率。
• 😀 模型的真实错误率与经验风险之间的差距可以通过VC不等式计算得出，这帮助我们理解所需的训练样本数量。
• 😀 要达到一个好的分类器，训练样本数量应满足某个公式，随着问题维度和允许误差减小，所需样本数增加。
• 😀 随着训练数据的增多，模型的置信区间会逐渐缩小，这有助于我们选择最佳的模型。
• 😀 在经验风险最小化中，训练数据有时会浪费，特别是当多个模型之间的差异非常小的时候。
• 😀 当收集到足够的数据时，模型的错误率将更为明确，此时可以快速排除不优的模型。
• 😀 不仅仅是随机标记数据，主动学习可以通过聚焦模型分歧区域来减少标记数据的需求。
• 😀 分歧学习策略通过找到模型间预测不同的数据点，从而让人工专家只对这些点进行标注。
• 😀 通过主动学习，错误率可以指数级下降，表现出比被动学习更快的学习速度。
• 😀 在训练线性分类器时，主动学习会专注于数据集中的“分歧区域”，提升效率并减少标记样本的数量。

Q & A

什么是经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）？

经验风险最小化（ERM）是一种方法，目标是通过最小化在训练数据上的经验风险来选择模型。这意味着我们选择一个模型，使其在训练数据上的错误率最小。

在经验风险最小化中，如何评估模型的真实风险？

真实风险是指模型在整个数据集上的错误率，而不是仅在训练数据上的错误率。我们可以通过VC不等式计算经验风险的置信区间，从而为模型的真实风险提供上限和下限。

VC维度在模型选择中起什么作用？

VC维度（Vapnik-Chervonenkis维度）衡量了一个模型类的复杂性。较高的VC维度通常意味着模型具有更强的表达能力，但也需要更多的训练数据来避免过拟合。

如何根据VC不等式推导出需要的训练样本数量？

通过VC不等式，我们可以推导出为了保证模型的误差在某个范围内，我们需要的训练样本数量与VC维度、误差范围（ε）和置信度（1-δ）有关。公式为：n ≈ d log(1/ε) / ε²，其中d是VC维度。

当样本数量增加时，置信区间如何变化？

随着样本数量的增加，置信区间会收缩。这意味着模型对训练数据的拟合越来越精确，能够更可靠地评估其真实风险。

什么是“策略性选择样本”？

策略性选择样本是指在经验风险最小化过程中，当置信区间收缩到一定程度后，不再随机选择样本，而是选择那些最能区分不同模型的样本。这些样本通常是模型在预测时意见不一致的地方。

什么是基于分歧的主动学习？

基于分歧的主动学习是一种策略，在这种策略中，机器选择那些模型之间预测结果不同的样本进行标注。这些样本通常能够提供最多的信息，从而加速学习过程。

如何在线性分类器中实现基于分歧的主动学习？

在一个线性分类器的例子中，首先随机选择一些样本并进行标注，确定哪些线性分类器与这些样本一致。然后，只标注那些在分类器之间有分歧的样本，这样可以快速改善模型而不需要标注大量样本。

在主动学习中，为什么不需要标注所有的样本？

在主动学习中，我们不需要标注所有的样本，而是只标注那些模型之间存在分歧的样本。通过这种方式，标注的样本能提供最多的信息，有助于更快地提升模型性能。

主动学习与传统的被动学习相比，有什么优势？

主动学习比传统的被动学习更高效。通过只标注最有信息量的样本（即模型不确定的地方），主动学习能够加速学习过程，减少需要标注的样本数量，从而更快达到较低的误差。