論文の概要: Selective Classification via One-Sided Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07853v4
- Date: Sat, 23 Oct 2021 23:29:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 03:16:01.262970
- Title: Selective Classification via One-Sided Prediction
- Title(参考訳): 片側予測による選択的分類
- Authors: Aditya Gangrade, Anil Kag, Venkatesh Saligrama
- Abstract要約: 片側予測(OSP)に基づく緩和は、実際に関係する高目標精度体制において、ほぼ最適カバレッジが得られるSCスキームをもたらす。
理論的には,SCとOSPのバウンダリ一般化を導出し,その手法が小さな誤差レベルでのカバレッジにおいて,技術手法の状態を強く上回ることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.05407231648068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel method for selective classification (SC), a problem which
allows a classifier to abstain from predicting some instances, thus trading off
accuracy against coverage (the fraction of instances predicted). In contrast to
prior gating or confidence-set based work, our proposed method optimises a
collection of class-wise decoupled one-sided empirical risks, and is in essence
a method for explicitly finding the largest decision sets for each class that
have few false positives. This one-sided prediction (OSP) based relaxation
yields an SC scheme that attains near-optimal coverage in the practically
relevant high target accuracy regime, and further admits efficient
implementation, leading to a flexible and principled method for SC. We
theoretically derive generalization bounds for SC and OSP, and empirically we
show that our scheme strongly outperforms state of the art methods in coverage
at small error levels.
- Abstract(参考訳): そこで本研究では,分類器がいくつかのインスタンスの予測を回避できる問題である選択的分類法(sc)を提案する。
従来のゲーティングや信頼セットに基づく作業とは対照的に,提案手法はクラスレベルで分離された一方的な経験的リスクの集合を最適化し,本質的には偽陽性の少ない各クラスに対して最大の決定セットを明示的に見つける方法である。
この一方的な予測(OSP)に基づく緩和は、実際に関係する高目標精度の状況において、ほぼ最適のカバレッジが得られるSCスキームをもたらし、さらに効率的な実装を認め、SCの柔軟で原則化された方法をもたらす。
我々は,SCとOSPの一般化境界を理論的に導出し,この手法が小さな誤差レベルでのカバレッジにおいて,技術手法の状態を強く上回ることを示す。
関連論文リスト
- Weighted Aggregation of Conformity Scores for Classification [9.559062601251464]
コンフォーマル予測は、有効なカバレッジ保証を備えた予測セットを構築するための強力なフレームワークである。
本稿では,共形予測器の性能向上のために,複数のスコア関数を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-14T14:58:03Z) - Confidence-aware Contrastive Learning for Selective Classification [20.573658672018066]
この研究は、選択分類のための一般化を提供し、特徴層を最適化することで選択分類の性能を向上させることを開示する。
この理論に触発されて、我々は初めて特徴レベルで選択的分類モデルを明確に改善することを提案し、新たに選択的分類のための信頼を意識したコントラスト学習手法であるCCL-SCを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T08:43:53Z) - Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer [52.09480867526656]
人間の嗜好を学習する際の分布変化と不確実性の一形態として,不一致の原因を同定する。
過度な最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案する。
報奨モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、優先最適化損失と教師付き学習損失を組み合わせた単純な目的を特徴とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T05:38:50Z) - Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。
本手法は, 精度の高い問題に特に適している。
提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T00:10:21Z) - AUC-based Selective Classification [5.406386303264086]
選択関数を与えられたバイナリ分類器に関連付けるためのモデルに依存しない手法を提案する。
このような目的を達成するために、理論的正当化と$AUCross$と呼ばれる新しいアルゴリズムの両方を提供する。
実験によると、$AUCross$はAUCのトレードオフカバレッジに成功し、精度を最適化することを目的とした既存の選択的な分類方法を改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T16:29:50Z) - Risk Consistent Multi-Class Learning from Label Proportions [64.0125322353281]
本研究は,バッグにトレーニングインスタンスを提供するMCLLP設定によるマルチクラス学習に対処する。
既存のほとんどのMCLLPメソッドは、インスタンスの予測や擬似ラベルの割り当てにバッグワイズな制約を課している。
経験的リスク最小化フレームワークを用いたリスク一貫性手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-24T03:49:04Z) - Self-Certifying Classification by Linearized Deep Assignment [65.0100925582087]
そこで我々は,PAC-Bayesリスク認定パラダイム内で,グラフ上のメトリックデータを分類するための新しい深層予測器のクラスを提案する。
PAC-Bayesの最近の文献とデータに依存した先行研究に基づいて、この手法は仮説空間上の後続分布の学習を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T19:59:14Z) - Selective Probabilistic Classifier Based on Hypothesis Testing [14.695979686066066]
分類器の閉世界仮定の違反に対処するためのシンプルで効果的な方法を提案する。
提案手法は確率的ネットワークを用いた仮説テストに基づく拒絶オプションである。
提案手法は, より広い操作範囲を達成でき, 代替手段よりも低い偽陽性比をカバーできることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-09T08:55:56Z) - Re-Assessing the "Classify and Count" Quantification Method [88.60021378715636]
分類とカウント(CC)は、しばしば偏りのある推定器である。
以前の作業では、CCの適切に最適化されたバージョンを適切に使用できなかった。
最先端の手法に劣っているものの、ほぼ最先端の精度を実現している、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T21:47:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。