論文の概要: Exploratory Machine Learning with Unknown Unknowns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01605v2
• Date: Fri, 31 May 2024 08:11:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 21:09:19.151247
• Title: Exploratory Machine Learning with Unknown Unknowns
• Title（参考訳）: 未知の未知情報を用いた探索的機械学習
• Authors: Peng Zhao, Jia-Wei Shan, Yu-Jie Zhang, Zhi-Hua Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,他のラベルと誤認識されたトレーニングデータに未知のクラスが存在するという,新たな問題設定について検討する。 本研究では,潜在的に隠蔽されたクラスを発見するために,機能空間を積極的に拡張することにより,学習データを調べ,調査する探索機械学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.78953456742171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In conventional supervised learning, a training dataset is given with ground-truth labels from a known label set, and the learned model will classify unseen instances to known labels. This paper studies a new problem setting in which there are unknown classes in the training data misperceived as other labels, and thus their existence appears unknown from the given supervision. We attribute the unknown unknowns to the fact that the training dataset is badly advised by the incompletely perceived label space due to the insufficient feature information. To this end, we propose the exploratory machine learning, which examines and investigates training data by actively augmenting the feature space to discover potentially hidden classes. Our method consists of three ingredients including rejection model, feature exploration, and model cascade. We provide theoretical analysis to justify its superiority, and validate the effectiveness on both synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 従来の教師付き学習では、トレーニングデータセットには、既知のラベルセットから地味なラベルが与えられ、学習されたモデルは、未知のインスタンスを既知のラベルに分類する。 本稿では,他のラベルと誤認識されたトレーニングデータに未知のクラスが存在するという新たな問題設定について検討する。 トレーニングデータセットが不十分な特徴情報のために不完全な認識されたラベル空間によって酷評されているという事実から、未知の未知が原因と考えられる。 そこで本研究では,潜在的な隠れクラスを発見するために,機能空間を積極的に拡張することにより,学習データを調べ,調査する探索機械学習を提案する。 提案手法は, 拒絶モデル, 特徴探索, モデルカスケードを含む3つの成分からなる。 我々は,その優位性を正当化する理論解析を行い,合成データセットと実データセットの両方の有効性を検証した。

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