280860記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. バッチサイズが能動学習の停止に与える影響（Impact of Batch Size on Stopping Active Learning for Text Classification）
3 分で読了
0 views

バッチサイズが能動学習の停止に与える影響

（Impact of Batch Size on Stopping Active Learning for Text Classification）

#Classification
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「能動学習を使えばラベル付けコストが下がる」と聞いたのですが、現場で何から考えればいいのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず大事なのは目標と制約を分けて考えることですよ。要点を3つにまとめると、1) 効率よくラベルを集める仕組み、2) いつ学習を止めるかの判断、3) 現場の作業量との折り合い、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

その中の「いつ学習を止めるか」というのは重要そうですね。要は無駄なラベル付けを避けたいということですか。

AIメンター拓海

その通りですよ。能動学習（Active Learning）はラベル付けの効率を上げる技術で、ただし学習を続けると追加コストがかかるため”いつ止めるか”のルールが要ります。研究では複数の停止法が提案されており、実務ではその調整が鍵になりますよ。

田中専務

もう一つ伺いたいのは「バッチサイズ」という言葉です。これは工程の中の何を指すのですか。

AIメンター拓海

良い質問ですね。バッチサイズとは一度に人に渡してラベルを付けてもらうサンプル数です。小さくすると学習効率は上がるが手間が細かくなり、大きくすると作業は早いが学習効率が落ちる。生産ラインで言えば”一回に加工するロットの大きさ”に似ていますよ。

田中専務

つまり、この論文は「バッチサイズが大きいと停止ルールの性能が落ちる」と言っているのですね。これって要するに学習の効率がロットサイズで左右されるということ？

AIメンター拓海

概ねその理解で合っていますよ。ただ本質は二段階で説明できます。1つ目は大きいバッチは新情報が一度にたくさん入るため学習曲線が粗くなる、2つ目は停止法が過去の変化を見て止めるか判断するため、その

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
サポートベクターマシンの能動学習と不均衡データへの対処
（Support Vector Machine Active Learning Algorithms with Query-by-Committee versus Closest-to-Hyperplane Selection）
次の記事
高次元状態空間モデルのガウス変分近似
（Gaussian variational approximations for high-dimensional state space models）
関連記事
ガウス最適化モデル反転を用いた差分プライベートデータ公開（DPGOMI） — Differentially Private Data Publishing with Gaussian Optimized Model Inversion
放射線治療オートコンタリングにおける新たな地平 — データ中心の枠組みを採る意義
（Evolving Horizons in Radiotherapy Auto-Contouring: Distilling Insights, Embracing Data-Centric Frameworks, and Moving Beyond Geometric Quantification）
AI合成音声検出に関する深層学習と統計手法の融合
（Using Deep Learning Techniques and Inferential Speech Statistics for AI Synthesised Speech Recognition）
光学衛星時系列における雲除去の不確かさ定量化
（UnCRtainTS: Uncertainty Quantification for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series）
ルーブリック指向の合成データによる設定可能な嗜好チューニング
（Configurable Preference Tuning with Rubric-Guided Synthetic Data）
不確実性データの代表的可能世界によるクラスタリングと整合性学習
（Clustering Uncertain Data via Representative Possible Worlds with Consistency Learning）
関連タグ
#Classification
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
クロモスフェアのMg IIラインにおける青側増強の観測と解釈
（Blue wing enhancement of the chromospheric Mg II h and k lines in a solar flare）
  • 論文研究
木構造受容野を用いたスパースな深層フィードフォワードネットワークの構築
（Building Sparse Deep Feedforward Networks using Tree Receptive Fields）
  • 論文研究
深層畳み込み残差ノイズ除去ネットワークによる画像デモザイキングとノイズ除去の統合
（Deep Image Demosaicking using a Cascade of Convolutional Residual Denoising Networks）
  • 論文研究
潜在ツリー型変分オートエンコーダによる多面クラスタリングの提案
（LEARNING LATENT SUPERSTRUCTURES IN VARIATIONAL AUTOENCODERS FOR DEEP MULTIDIMENSIONAL CLUSTERING）
  • 論文研究
リアルタイム心血管MRIにおける時空間アーティファクト抑制の深層学習
（Real-time Cardiovascular MR with Spatio-temporal Artifact Suppression using Deep Learning）
  • 論文研究
深層ニューラルネットワークによる量子制御補正の近似
（Approximation of quantum control correction scheme using deep neural networks）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む