論文の概要: Learning the Truth From Only One Side of the Story

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04858v2
• Date: Tue, 13 Oct 2020 17:34:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 00:59:03.275118
• Title: Learning the Truth From Only One Side of the Story
• Title（参考訳）: 物語の片面だけから真実を学ぶこと
• Authors: Heinrich Jiang, Qijia Jiang, Aldo Pacchiano
• Abstract要約: 一般化線形モデルに焦点をあて、このサンプリングバイアスを調整しなければ、モデルは準最適に収束するか、あるいは最適解に収束しないかもしれないことを示す。 理論的保証を伴って適応的なアプローチを提案し、いくつかの既存手法を実証的に上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.65439277460011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning under one-sided feedback (i.e., where we only observe the labels for examples we predicted positively on) is a fundamental problem in machine learning -- applications include lending and recommendation systems. Despite this, there has been surprisingly little progress made in ways to mitigate the effects of the sampling bias that arises. We focus on generalized linear models and show that without adjusting for this sampling bias, the model may converge suboptimally or even fail to converge to the optimal solution. We propose an adaptive approach that comes with theoretical guarantees and show that it outperforms several existing methods empirically. Our method leverages variance estimation techniques to efficiently learn under uncertainty, offering a more principled alternative compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 一方的なフィードバック(すなわち、前向きに予測した例のラベルのみを観察する)の下での学習は、機械学習の基本的な問題である。 それにもかかわらず、サンプリングバイアスの影響を緩和する方法が驚くほど進歩していない。 一般化線形モデルに焦点をあて、このサンプリングバイアスを調整しなければ、モデルが最適に収束するか、あるいは最適解に収束しないかを示す。 理論的な保証を伴う適応的アプローチを提案し,既存の手法を経験的に上回っていることを示す。 提案手法は分散推定手法を利用して不確実性の下で効率よく学習し,既存手法と比較してより原理的な代替手段を提供する。

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