主动学习（五）—— adaptive+improved entropy-based sampling method

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文章来源：Practice makes perfect: An adaptive active learning framework for image classification
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算法背景

　　uncertainty sampling 方法是active learning 算法中非常常用的算法，其简单高效，对于分类器的依赖程度低。但是传统的 uncertainty sampling 方法存在这样的缺陷：仅仅考虑样本的 uncertainty 程度（也就是 informative 程度，本文算法通过 entropy-based 算法衡量），而没有考虑样本的标签分布（也就是representation 程度）。 因此会造成算法sampling过程的缺陷。
　　
　　针对上述问题，本文提出 The negative-accelerated adaptive active sampling with a bag-of-visual-words （NAASB）主动学习框架。其特征在于：（i） 用 Rescorla-Wagner 感知模型作为终止准则。（ii）考虑样本类标签分布，利用从 BoVW估计得到的certainty度量引入传统的基于熵的uncertainty sampling 方法，得到更加准确的certainty度量。（iii）自适应性。在训练过程中，权值通过样本集合的内部相似性（SSIM）自适应初始化，在学习过程中动态调整。

算法概述

　　NAASB算法包括两个部分：图像分类器训练和样本选择。
　　（a） 图像分类器训练。
　　利用标记好的样本集合训练分类器，以及根据不同类别特征自适应的初始化NAASB的参数。
　　每次迭代通过主动选择策略选择样本，然后给标记，训练得到效果更好的分类器。
　　停止准则：根据negative-accelerated原则衡量分类器的效果。
　　（b） 样本选择
　　将分类器的certainty输出引入考虑类标签分布的基于熵的主动采样策略中。
　　挑选出来的样本通过分类器标注，而减少人工标注的工作。

算法细节

　　算法细节部分，主要考虑两个方面：参数初始化和如何考虑类标签。
　　

• NAASB的度量方式——如何将类标签分布考虑进基于熵的uncertainty sampling
  　　基于熵的主动学习算法： 。这种算法的缺陷在于：在采样阶段忽略了类标签分布。
  　　针对上述问题，将通过BoVW计算得到的确定性度量certainty measure引入传统的基于熵的采样方法，来估计样本的类标签分布。类标签分布通过下面估计得到：
  　　 。
  　　其中 pAi 是分类器对于特定BoF特征的相应，因此 c 是测试样本估计的类标签。注意 Yci 是 c类的第i个标记的样本。
  　　因此， Ds 是当前样本和标记好的样本集中对应类标签相同的样本之间的MSE。通过考虑标记好的样本集的MSE，representativeness 加入模型中提升样本选择算法的效果。
  　　讲真话~个人理解这边所谓的 考虑样本类标签的分布，其实就是 diversity 的一种形式。不过传统的 diversity 算法考虑的是当前样本和之前选择的样本之间的 diversity，而本算法考虑的是当前样本和labeled样本中相同类标签的样本的 diversity。
  　　综上，总的对于当前样本的度量方程：
  　　。
  　　其中 De 代表uncertainty度量，提供样本的信息量大小信息。
  　　 Ds 代表类分布，提供样本对于整个数据空间的representativeness。
  　　考虑到 De 和 Ds 的量级可能会存在不同，对这两者独立地进行正则化处理。其中参数 beta 正是下文参数选择的主要目标。
  　
• 自适应参数设置
  　　
  　其中 t 是迭代次数， k 是最开始的值，需要注意的是 w 根据不同的类别设置不同的值。
  　问题一：为什么设置 Beta 随着迭代次数衰减？
  　随着迭代次数的增加，我们能够得到越来越好的分类器。从上面的对于 Ds 的求解计算也可以发现，其计算是依赖于分类器对于当前样本类别的估计的，因此迭代次数越多估计越准确，应该给 Ds 更大的权重。
  　问题二：为什么给不同类别不同的 w ？
  　（i）不同类别的样本，它们的特征的尺度，相似性，质量存在比较大的区别，分类结果应该独立于 k 。
  　（ii） 训练样本数量也会影响分类器的训练。越多的样本提供给分类器训练，分类器对应训练时间越长，得到的性能就越好。
  　因此，在本算法中对不同的类别设置不同的 w ，采用结构相似性SSIM来表示一个类别内样本之间的关系，从而对训练集的不同类别进行动态初始化 w 。

总结

　　结合BoVW的类标签分布和基于熵的主动选择策略能够提高选择过程的质量。
　　informativeness衡量样本减少分类器uncertainty的能力，representativeness衡量样本表征未标记样本模式的能力。本算法中informativeness通过基于熵的uncertainty sampling得到，同时representativeness通过类似diversity的方式引入uncertainty sampling。同时自适应的参数调节使得算法有更好的性能。