May, 2024
图上主动学习中的不确定性
Uncertainty for Active Learning on Graphs
Dominik Fuchsgruber, Tom Wollschläger, Bertrand Charpentier, Antonio Oroz, Stephan Günnemann
TL;DR基于节点分类的不确定性采样是主动学习策略，通过迭代地获取具有最高不确定性的数据点的标签，以提高机器学习模型的数据效率。本文首次对节点分类的不确定性采样进行了全面研究，我们超越了预测不确定性来评估不确定性采样，揭示了与其他主动学习策略之间的显著性能差距，并开发了基于数据生成过程的地面真实贝叶斯不确定性估计，证明了其在引导最佳查询中的有效性。在合成数据上验证了我们的结果，并设计了一种近似方法，不断优于其他真实数据集上的不确定性估计。基于此分析，我们将不确定性建模中的问题与现有方法联系起来，我们的分析有助于并引导了基于图的原则性不确定性估计的发展。