主动学习(Active Learning)

1. 写在前面　　在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函...

猪逻辑公园

65238人浏览 · 2018-12-26 16:29:44

猪逻辑公园 · 2018-12-26 16:29:44 发布

1. 写在前面

　　在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：

监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。
半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。

其实很多机器学习都是在解决类别归属的问题，即给定一些数据，判断每条数据属于哪些类，或者和其他哪些数据属于同一类等等。这样，如果我们上来就对这一堆数据进行某种划分(聚类)，通过数据内在的一些属性和联系，将数据自动整理为某几类，这就属于非监督学习。如果我们一开始就知道了这些数据包含的类别，并且有一部分数据(训练数据)已经标上了类标，我们通过对这些已经标好类标的数据进行归纳总结，得出一个 “数据-->类别” 的映射函数，来对剩余的数据进行分类，这就属于监督学习。而半监督学习指的是在训练数据十分稀少的情况下，通过利用一些没有类标的数据，提高学习准确率的方法。

我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类的效果就越好。但是在现实生活的很多场景中，标记样本的获取是比较困难的，这需要领域内的专家来进行人工标注，所花费的时间成本和经济成本都是很大的。而且，如果训练样本的规模过于庞大，训练的时间花费也会比较多。那么有没有办法，能够使用较少的训练样本来获得性能较好的分类器呢？主动学习(Active Learning)为我们提供了这种可能。主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精确度。

在人类的学习过程中，通常利用已有的经验来学习新的知识，又依靠获得的知识来总结和积累经验，经验与知识不断交互。同样，机器学习模拟人类学习的过程，利用已有的知识训练出模型去获取新的知识，并通过不断积累的信息去修正模型，以得到更加准确有用的新模型。不同于被动学习被动的接受知识，主动学习能够选择性地获取知识，

2. 什么是active learning？

　　在真实的数据分析场景中，我们可以获取海量的数据，但是这些数据都是未标注数据，很多经典的分类算法并不能直接使用。那肯定会有人说，数据是没有标注的，那我们就标注数据喽！这样的想法很正常也很单纯，但是数据标注的代价是很大的，及时我们只标注几千或者几万训练数据，标注数据的时间和金钱成本也是巨大的。

　　在介绍active learning的概念之前，首先先谈一下样本信息的问题。

　　什么是样本信息呢？简单地来讲，样本信息就是说在训练数据集当中每个样本带给模型训练的信息是不同的，即每个样本为模型训练的贡献有大有小，它们之间是有差异的。

　　因此，为了尽可能地减小训练集及标注成本，在机器学习领域中，提出主动学习（active learning）方法，优化分类模型。

　　主动学习(active learning)，指的是这样一种学习方法：

　　有的时候，有类标的数据比较稀少而没有类标的数据是相当丰富的，但是对数据进行人工标注又非常昂贵，这时候，学习算法可以主动地提出一些标注请求，将一些经过筛选的数据提交给专家进行标注。

　　这个筛选过程也就是主动学习主要研究的地方了。

3. active learning的基本思想

主动学习的模型如下:

A=(C,Q,S,L,U)，

其中 C 为一组或者一个分类器，L是用于训练已标注的样本。Q 是查询函数，用于从未标注样本池U中查询信息量大的信息，S是督导者，可以为U中样本标注正确的标签。学习者通过少量初始标记样本L开始学习，通过一定的查询函数Q选择出一个或一批最有用的样本，并向督导者询问标签，然后利用获得的新知识来训练分类器和进行下一轮查询。主动学习是一个循环的过程，直至达到某一停止准则为止。

刚才说到查询函数Q用于查询一个或一批最有用的样本。那么，什么样的样本是有用的呢？即查询函数查询的是什么样的样本呢？在各种主动学习方法中，查询函数的设计最常用的策略是：不确定性准则（uncertainty）和差异性准则（diversity）。

对于不确定性，我们可以借助信息熵的概念来进行理解。我们知道信息熵是衡量信息量的概念，也是衡量不确定性的概念。信息熵越大，就代表不确定性越大，包含的信息量也就越丰富。事实上，有些基于不确定性的主动学习查询函数就是使用了信息熵来设计的，比如熵值装袋查询（Entropy query-by-bagging）。所以，不确定性策略就是要想方设法地找出不确定性高的样本，因为这些样本所包含的丰富信息量，对我们训练模型来说就是有用的。

那么差异性怎么来理解呢？之前说到或查询函数每次迭代中查询一个或者一批样本。我们当然希望所查询的样本提供的信息是全面的，各个样本提供的信息不重复不冗余，即样本之间具有一定的差异性。在每轮迭代抽取单个信息量最大的样本加入训练集的情况下，每一轮迭代中模型都被重新训练，以新获得的知识去参与对样本不确定性的评估可以有效地避免数据冗余。但是如果每次迭代查询一批样本，那么就应该想办法来保证样本的差异性，避免数据冗余。

下图为Action learning在相同的标注样本数目下与监督学习算法的比较：

　　从上图也可以看出来，在相同数目的标注数据中，主动学习算法比监督学习算法的分类误差要低。这里注意横轴是标注数据的数目，对于主动学习而言，相同的标注数据下，主动学习的样本数>监督学习，这个对比主要是为了说明两者对于训练样本的使用效率不同：主动学习训练使用的样本都是经过算法筛选出来对于模型训练有帮助的数据，所以效率高。但是如果是相同样本的数量下去对比两者的误差，那肯定是监督学习占优，这是毋庸置疑的。