AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-19
オンライン能動学習における最適なラベル付け選択スケジュール
原題: Towards optimal selection schedules for online active learning
ラベル付けにコストがかかるオンライン線形分類で、どのサンプルをいつラベル付けするかという最適な問い合わせ方策を検討した研究である。高次元の極限でガウス設計を仮定し、近視眼的な方策は余裕（マージン）に基づく選択になることを示した。そのうえで、数値的に最適な閾値スケジュールを求め、単純な方策を設計して合成データと実際の医用画像データで他の手法と比較した。