論文の概要: Learning Output Embeddings in Structured Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14703v3
• Date: Mon, 2 Nov 2020 11:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 19:44:07.787114
• Title: Learning Output Embeddings in Structured Prediction
• Title（参考訳）: 構造化予測における学習結果埋め込み
• Authors: Luc Brogat-Motte, Alessandro Rudi, C\'eline Brouard, Juho Rousu, Florence d'Alch\'e-Buc
• Abstract要約: 構造化予測に対する強力で柔軟なアプローチは、予測される構造化対象を潜在的に無限次元の特徴空間に埋め込むことである。 原空間における予測は、前像問題の解法により計算される。 本研究では,新しい特徴空間に出力埋め込みと回帰関数の有限近似を共同で学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.99064151691597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A powerful and flexible approach to structured prediction consists in embedding the structured objects to be predicted into a feature space of possibly infinite dimension by means of output kernels, and then, solving a regression problem in this output space. A prediction in the original space is computed by solving a pre-image problem. In such an approach, the embedding, linked to the target loss, is defined prior to the learning phase. In this work, we propose to jointly learn a finite approximation of the output embedding and the regression function into the new feature space. For that purpose, we leverage a priori information on the outputs and also unexploited unsupervised output data, which are both often available in structured prediction problems. We prove that the resulting structured predictor is a consistent estimator, and derive an excess risk bound. Moreover, the novel structured prediction tool enjoys a significantly smaller computational complexity than former output kernel methods. The approach empirically tested on various structured prediction problems reveals to be versatile and able to handle large datasets.
• Abstract（参考訳）: 構造化予測に対する強力で柔軟なアプローチは、予測される構造化オブジェクトを出力カーネルによって無限次元の機能空間に埋め込み、この出力空間における回帰問題を解決することである。 画像前問題を解決することにより、原空間での予測を算出する。 このようなアプローチでは、学習フェーズに先立って、目標損失にリンクした埋め込みが定義される。 本研究では,新しい特徴空間への出力埋め込みと回帰関数の有限近似を共同で学習することを提案する。 その目的のために、我々は、出力に関する優先順位情報と、構造化予測問題でよく利用可能な教師なし出力データを活用する。 得られた構造的予測器が一貫した推定器であることを証明し、過剰なリスク境界を導出する。 さらに、新しい構造化予測ツールは、以前の出力カーネル法よりも計算の複雑さがかなり小さい。 様々な構造化予測問題に対して実験的に検証されたアプローチは、汎用性があり、大規模なデータセットを扱うことができることを示している。

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