Активное обучение

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Схема отбора из выборки в активном обучении

Активное обучение (англ. active learning) — область машинного обучения, где алгоритм взаимодействует с некоторым источником информации, или оракулом, способным размечать запрошенные данные.

Зачастую обращение к оракулу затратно по времени или другим ресурсам, и требуется решить задачу, минимизируя количество обращений к оракулу.

Вызов оракула обычно сопровождается привлечением человека или даже группы людей. В этой роли может выступать эксперт, размечающий текстовые документы, изображения или видеозаписи. Помимо временных затрат могут возникнуть и значительные финансовые, например, исследование химического соединения или реакции.

В связи с этим одной из центральных задач активного обучения становится отбор объектов (англ. sampling) — выбор тех объектов, которые следует отправить оракулу для получения достоверной информации об их классификации. От грамотности отбора зависит время работы алгоритма, качество классификации и затраты на внешние ресурсы.

Ниже будет рассматриваться задача классификации для активного обучения, но следует отметить, что задача регрессии формализуется аналогично.

Постановка задачи классификации для активного обучения[править]

Дано множество неразмеченных данных:

$X = \{x_1, ..., x_n\}$,

Множество меток:

$Y = \{y_1, ..., y_m\}$,

Оракул:

$O : X \rightarrow Y$ — функция, которая по объекту возвращает его метку.

Требуется восстановить функцию $a : X \rightarrow Y$, минимизируя количество обращений к оракулу.

На каждой итерации алгоритм фиксирует три множества:

  1. $X_{unlabeled}$ — множество еще не размеченных объектов.
  2. $X_{labeled}$ — множество размеченных.
  3. $X_{query}$ — множество объектов, которые подаются на вход оракулу. Заметим, что не всегда $X_{query} \subset X_{unlabeled}$, поскольку алгоритм может сам синтезировать объекты.

Основные стратегии[править]

  • Отбор объектов из выборки (англ. pool-based active learning). Имеется некоторая выборка, и алгоритм использует объекты из нее в качестве запросов к оракулу. В данной стратегии каждому объекту присваивается степень информативности — сколько выгоды принесет информация об истинной метке объекта, и оракулу отправляются самые информативные объекты. Описанные ниже методы отбора объектов имеют отношение именно к этой стратегии.
  • Отбор объектов из потока (англ. selective sampling). Алгоритм пользуется не статической выборкой, а потоком данных, и для каждого объекта из потока принимается решение, запрашивать оракула на этом объекте или нет. В случае, если принято решение запросить оракула, объект и его метка используются в дальнейшем обучении модели, в противном случае объект просто отбрасывается. В отличие от отбора объектов из выборки отбор из потока не строит никаких предположений насчет плотности распределения объектов, не хранит сами объекты и работает значительно быстрее.
  • Синтез объектов (англ. query synthesis). Вместо использования заранее заданных объектов, алгоритм сам конструирует объекты и подает их на вход оракулу. Например, если объекты — это вектора в n-мерном пространстве, разделенные гиперплоскостью и решается задача бинарной классикации, имеет смысл давать оракулу на вход синтезированные вектора, близкие к границе.

Методы отбора объектов[править]

Выбор по степени неуверенности[править]

Выбор по степени неуверенности (англ. uncertainty sampling) — метод отбора объектов из выборки, где самыми информативными объектами считаются те, на которых текущий алгоритм меньше всего уверен в верности классификации. Для этого необходимо задать меру неуверенности в классификации на каждом объекте.

Зафиксируем модель на некотором этапе обучения и обозначим за $P(y | x)$ вероятность того, что объект $x$ принадлежит классу $y$. Приведем основные меры неуверенности для текущей классификации:

  • Максимальная энтропия (англ. maximum entropy)
Энтропия классификации на объекте $x$:
$\Phi_{ENT}(x) = - \sum\limits_y{P(y | x) \log{P(y | x)}}$.
Чем больше энтропия — тем больше неуверенность в классификации.
  • Минимальный отступ (англ. smallest margin)
Отступ (англ. margin) от $y_1$ — самого вероятного класса до $y_2$ — второго по вероятности класса:
$\Phi_{M}(x) = P(y_1 | x) - P(y_2 | x)$.
Очевидно, что если отступ велик, то велика и уверенность, потому что один класс заметно выигрывает у всех остальных. Поэтому имеет смысл запрашивать оракула на объектах с минимальным отступом.
  • Минимальная уверенность (англ. least confidence)
Функция неуверенности:
$\Phi_{LC}(x) = 1 - P(y_1 | x)$,
$y_1$ — наиболее вероятный класс. Интересующие нас объекты — объекты с минимальной уверенностью, то есть с максимальным $\Phi_{LC}$.

Заметим, что в случае бинарной классификации эти методы эквивалентны.

Взвешивание по плотности[править]

Одной из проблем описанного выше метода может являться то, что алгоритм часто будет отдавать оракулу шумы — те объекты, которые не соответствуют основному распределению в выборке. Так как шумы являются нетипичными в контексте выборки объектами, модель может быть неуверена в их классификации, в то время как для решения основной задачи их классификация не очень полезна. Вокруг шумов плотность распределения мала, и вследствие этого применяется эвристика взвешивание по плотности где предпочтение отдается тем объектам, в которых плотность больше.

Таким образом, наиболее информативными объектами будут считаться:

$x_{informative} = arg \max\limits_x{\Phi(x) p(x)}$,

где $\Phi(x)$ — мера неуверенности, а $p(x)$ — эмпирическая плотность в точке $x$.

Отбор по несогласию в комитете[править]

Отбор по несогласию в комитете (англ. query by comittee) — метод, в котором алгоритм оперирует не одной моделью, а сразу несколькими, которые формируют комитет. Каждая из моделей обучена на размеченном множестве и принимает участие в общем голосовании на неразмеченных объектах. Идея состоит в том, что те объекты, на которых модели более всего расходятся в своих решениях, являются самыми информативными.

Множество моделей — $A^T = \{a_1, .., a_T\}$.

Алгоритм выбирает те объекты, на которых достигается максимум энтропии:

$x_{informative} = arg \min\limits_x{P(y | x) \log{P(y | x)}}$.

Здесь $P(y | x) = \frac{1}{T} \sum\limits_{a \in A^T}{[a(x) = y]}$.

Сокращение размерности пространства решений[править]

Сокращение размерности пространства решений (англ. version space reduction) подразумевает выбор объектов, которые максимально сокращают пространство возможных решений.

Рассмотрим простой частный случай: пусть имеется выборка точек на отрезке длины $l$, для которых требуется найти пороговый классификатор. Это означает, что заранее известна линейная разделимость выборки — то есть существует точка $t$, такая что точки $x < t$ принадлежат одному классу, а $x > t$ — другому. Наивным решением было бы разбиение отрезка на $k$ равных подотрезков, чтобы отправить оракулу по одной точке из каждого подотрезка и получить верный ответ с точностью $\dfrac{l}{k}$. Гораздо лучшим решением является бинарный поиск, который на каждой итерации сокращает пространство возможных решений вдвое, и необходимая точность $d$ достигается за $\log{\dfrac{l}{d}}$ запросов.

Максимизация ожидаемого влияния на модель[править]

Пусть текущая модель имеет параметр $\theta$, который мы стремимся оптимизировать, чтобы уменьшить функцию потерь $L$. Тогда имеет смысл запрашивать те объекты, которые максимизируют влияние на модель (англ. expected model change).  Степень влияния можно оценивать градиентом функционала потерь — $\nabla_\theta L$. Тогда мера информативности объекта:

$\Phi(x) = \sum\limits_y{P(y | x) \cdot || \nabla_\theta L_{+(x, y)} ||}$.

Здесь $L_{+(x, y)}$ обозначает функцию потерь на выборке дополненной парой $(x, y)$. При этом естественно предполагать, что на каждой итерации модель обучена, и параметр  $\theta$ оптимален, что значит, что $\nabla_\theta L \simeq 0$. Заметим также, что если $L$ линейно зависит от одномерных функций потерь по каждому объекту, например $L$ — среднее квадратичное отклонение, тогда остается посчитать градиент $L$ всего в одной точке — $x$, поскольку $L_{+(x, y)} = L_T + L_{(x, y)} \simeq L_{(x, y)}$ вместо подсчета $L$ на всем тренировочном множестве $T$.

Ожидаемое сокращение ошибки[править]

Идея данного метода (англ. expected error reduction) состоит в том, чтобы выбрать такой объект, после добавления которого в обучающее множество, максимизируется уверенность в классификации неразмеченной выборки. Уверенность в классификации выражается следующей функцией:

$\Phi(x) = \sum\limits_{y \in Y}{(P(y | x) \sum\limits_{u \in X}{P(a_{xy}(u) | u)})}$.

Формула выше может быть интерпретирована как матожидание уверенности нового классификатора (учитывающего метку объекта $x$) на оставшемся неразмеченном множестве. Существует мнение, что этот метод более устойчив, чем предыдущие, поскольку он не склонен подавать на вход оракулу шумы, и явно увеличивает уверенность классификатора.

Активное обучение с исследовательскими действиями[править]

У рассмотренных выше стратегий отбора есть недостатки: в пространстве $X$ могут оставаться неисследованные области, вследствие чего снижается качество и увеличивается время обучения. Эвристикой, позволяющей решить эту проблему, является выбор случайных объектов, комбинированный с детерминированным выбором по степени информативности.

Есть два алгоритма обертки над любой стратегией отбора  — алгоритм $\varepsilon$-active и алгоритм экспоненциального градиента (англ. exponential gradient). Алгоритм $\varepsilon$-active — это базовый вариант, в котором предлагается на каждой итерации производить следующие шаги:

  1. Выбрать неразмеченный объект $x$ случайно с вероятностью $\varepsilon$ или $x = arg \max\limits_{u \in X}{\Phi(u)}$ с вероятностью  $1 - \varepsilon$.
    Здесь $\Phi(u)$ обозначает степень неуверенности на объекте $u$.
  2. Запросить оракула на объекте $x$ и получить его метку $y$.
  3. Дообучить текущую модель на еще одном примере $\langle x, y \rangle$.

Алгоритм экспоненциального градиента является улучшением $\varepsilon$-active. Идея состоит в том, что параметр $\varepsilon$ выбирается случайно из конечного множества, где каждому элементу присвоены вероятности. По ходу алгоритма экспоненциально увеличиваются вероятности наиболее успешных $\varepsilon$, что несколько напоминает алгоритм Adaboost по принципу работы.

См. также[править]

Источники информации [править]