Neuer Konferenzbeitrag auf der "European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECMLPKDD)" 2023

Der Artikel mit dem Titel "ActiveGLAE: A Benchmark for Deep Active Learning with Transformers" von Lukas Rauch, Matthias Aßenmacher, Denis Huseljic, Moritz Wirth, Bernd Bischl und Bernhard Sick schlägt den ACTIVEGLAE-Benchmark vor, um ein standardisiertes Evaluierungsprotokoll für transformatorbasierte Sprachmodelle im Deep Active Learning (DAL) zu erstellen. Es adressiert den Mangel an Einheitlichkeit in experimentellen Einstellungen und erleichtert Vergleiche und Empfehlungen. Die Autoren identifizieren die wichtigsten Herausforderungen in DAL, präsentieren grundlegende Ergebnisse und bieten Richtlinien für Forscher und Praktiker.