論文の概要: Robust Submodular Minimization with Applications to Cooperative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09360v1
• Date: Sat, 25 Jan 2020 20:40:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 00:08:21.383515
• Title: Robust Submodular Minimization with Applications to Cooperative Modeling
• Title（参考訳）: ロバスト部分モジュラー最小化と協調モデリングへの応用
• Authors: Rishabh Iyer
• Abstract要約: 本稿では,制約を考慮したロバストな部分モジュラー最小化問題について検討する。 制約付き部分モジュラー最小化は、画像セグメンテーションにおける協調的カット、画像対応における協調的マッチングなど、いくつかの応用で発生する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust Optimization is becoming increasingly important in machine learning applications. This paper studies the problem of robust submodular minimization subject to combinatorial constraints. Constrained Submodular Minimization arises in several applications such as co-operative cuts in image segmentation, co-operative matchings in image correspondence, etc. Many of these models are defined over clusterings of data points (for example pixels in images), and it is important for these models to be robust to perturbations and uncertainty in the data. While several existing papers have studied robust submodular maximization, ours is the first work to study the minimization version under a broad range of combinatorial constraints including cardinality, knapsack, matroid as well as graph-based constraints such as cuts, paths, matchings, and trees. In each case, we provide scalable approximation algorithms and also study hardness bounds. Finally, we empirically demonstrate the utility of our algorithms on synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: ロバスト最適化は、機械学習アプリケーションにおいてますます重要になっている。 本稿では,組合せ制約を受けるロバストな部分モジュラル最小化の問題について述べる。 制約付き部分モジュラー最小化は、画像セグメンテーションにおける協調カット、画像対応における協調マッチングなど、いくつかの応用で発生する。 これらのモデルの多くは、データポイントのクラスタリング(例えば画像のピクセル)上で定義されており、これらのモデルがデータの摂動と不確実性に頑健であることは重要である。 既存のいくつかの論文はロバストな部分モジュラー最大化を研究しているが、我々の論文は濃度、ナップサック、マトロイド、カット、パス、マッチング、木といったグラフベースの制約を含む幅広い組合せ制約の下で最小化バージョンを研究した最初の研究である。 いずれの場合も、スケーラブルな近似アルゴリズムを提供し、硬さ境界を研究する。 最後に,合成および実世界のデータセットに対するアルゴリズムの有用性を実証的に実証する。

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