論文の概要: A General Framework for Consistent Structured Prediction with Implicit Loss Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05424v1
• Date: Thu, 13 Feb 2020 10:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 13:06:24.862808
• Title: A General Framework for Consistent Structured Prediction with Implicit Loss Embeddings
• Title（参考訳）: 不要な損失埋め込みを用いた一貫した構造予測のための一般フレームワーク
• Authors: Carlo Ciliberto, Lorenzo Rosasco, Alessandro Rudi
• Abstract要約: 構造化予測のための理論的・アルゴリズム的な枠組みを提案し,解析する。 問題に対して適切な幾何を暗黙的に定義する、損失関数の大規模なクラスについて検討する。 出力空間を無限の濃度で扱うとき、推定子の適切な暗黙の定式化が重要であることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.15416137912399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and analyze a novel theoretical and algorithmic framework for structured prediction. While so far the term has referred to discrete output spaces, here we consider more general settings, such as manifolds or spaces of probability measures. We define structured prediction as a problem where the output space lacks a vectorial structure. We identify and study a large class of loss functions that implicitly defines a suitable geometry on the problem. The latter is the key to develop an algorithmic framework amenable to a sharp statistical analysis and yielding efficient computations. When dealing with output spaces with infinite cardinality, a suitable implicit formulation of the estimator is shown to be crucial.
• Abstract（参考訳）: 構造化予測のための新しい理論的およびアルゴリズム的枠組みを提案し,解析する。 これまでこの用語は離散出力空間を指してきたが、ここでは多様体や確率測度の空間のようなより一般的な設定を考える。 出力空間がベクトル構造を持たない問題として構造化予測を定義する。 問題に対して適切な幾何を暗黙的に定義する大きな損失関数のクラスを特定し,研究する。 後者は、鋭利な統計分析と効率的な計算を可能にするアルゴリズムフレームワークを開発するための鍵である。 出力空間を無限の濃度で扱うとき、推定子の適切な暗黙の定式化が重要であることが示される。

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