論文の概要: Online Passive-Aggressive Total-Error-Rate Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01771v1
• Date: Wed, 5 Feb 2020 13:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 21:01:36.177232
• Title: Online Passive-Aggressive Total-Error-Rate Minimization
• Title（参考訳）: オンラインパッシブ攻撃型全エラーレート最小化
• Authors: Se-In Jang
• Abstract要約: オンライン・パッシブ・アグレッシブ・ラーニング(PA)と総エラーレート最小化(TER)を二項分類に活用する新しいオンライン・ラーニング・アルゴリズムを提案する。 実験結果から,提案したPATERアルゴリズムは,実世界のデータセットにおける既存の最先端オンライン学習アルゴリズムよりも,効率と効率の面で優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We provide a new online learning algorithm which utilizes online passive-aggressive learning (PA) and total-error-rate minimization (TER) for binary classification. The PA learning establishes not only large margin training but also the capacity to handle non-separable data. The TER learning on the other hand minimizes an approximated classification error based objective function. We propose an online PATER algorithm which combines those useful properties. In addition, we also present a weighted PATER algorithm to improve the ability to cope with data imbalance problems. Experimental results demonstrate that the proposed PATER algorithms achieves better performances in terms of efficiency and effectiveness than the existing state-of-the-art online learning algorithms in real-world data sets.
• Abstract（参考訳）: オンライン受動的学習(pa)と全エラーレート最小化(ter)をバイナリ分類に活用した新しいオンライン学習アルゴリズムを提案する。 PA学習は、大きなマージントレーニングだけでなく、非分離データを扱う能力も確立している。 一方、TER学習は、近似分類誤差に基づく目的関数を最小化する。 そこで,これらの特性を組み合わせたオンラインパターアルゴリズムを提案する。 さらに,データ不均衡問題に対処する能力を向上させるために,重み付きパターアルゴリズムを提案する。 実験の結果,実世界のデータセットにおいて,既存の最先端オンライン学習アルゴリズムよりも効率と有効性で優れた性能が得られることがわかった。

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