論文の概要: Preference-Based Batch and Sequential Teaching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10012v1
- Date: Sat, 17 Oct 2020 14:39:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 11:41:20.113660
- Title: Preference-Based Batch and Sequential Teaching
- Title（参考訳）: 嗜好に基づくバッチとシーケンス指導
- Authors: Farnam Mansouri, Yuxin Chen, Ara Vartanian, Xiaojin Zhu, Adish Singla
- Abstract要約: 我々は、選好関数$Sigma$を介して授業プロセスをキャプチャする新しいフレームワークを開発する。
我々のフレームワークでは、Sigma の各関数 $sigma は、TD(sigma)$ として教える複雑さを持つ教師と教師のペアを誘導する。
選好関数の異なる族に関連付けられた教示複雑性パラメータ $TD(sigma)$ のいくつかの特性を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.71839025132527
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Algorithmic machine teaching studies the interaction between a teacher and a
learner where the teacher selects labeled examples aiming at teaching a target
hypothesis. In a quest to lower teaching complexity, several teaching models
and complexity measures have been proposed for both the batch settings (e.g.,
worst-case, recursive, preference-based, and non-clashing models) and the
sequential settings (e.g., local preference-based model). To better understand
the connections between these models, we develop a novel framework that
captures the teaching process via preference functions $\Sigma$. In our
framework, each function $\sigma \in \Sigma$ induces a teacher-learner pair
with teaching complexity as $TD(\sigma)$. We show that the above-mentioned
teaching models are equivalent to specific types/families of preference
functions. We analyze several properties of the teaching complexity parameter
$TD(\sigma)$ associated with different families of the preference functions,
e.g., comparison to the VC dimension of the hypothesis class and
additivity/sub-additivity of $TD(\sigma)$ over disjoint domains. Finally, we
identify preference functions inducing a novel family of sequential models with
teaching complexity linear in the VC dimension: this is in contrast to the
best-known complexity result for the batch models, which is quadratic in the VC
dimension.
- Abstract（参考訳）: アルゴリズム機械による学習は、教師と学習者の相互作用を研究し、教師が対象仮説を教えるためのラベル付き例を選択する。
教育の複雑さを減らすために、いくつかの教育モデルと複雑さ対策がバッチ設定(例えば、最悪のケース、再帰的、優先順位ベース、非クラッシングモデル)とシーケンシャル設定(例えば、局所的な嗜好ベースモデル)の両方に提案されている。
これらのモデル間の関係をよりよく理解するために、選好関数$\Sigma$を介して学習プロセスをキャプチャする新しいフレームワークを開発する。
このフレームワークでは、各関数 $\sigma \in \Sigma$ は、TD(\sigma)$ という、教師と教師のペアを誘導する。
上記の指導モデルは,好み関数の特定の型/ファミリと等価であることを示す。
学習複雑性パラメータ $td(\sigma)$ と選好関数の異なる族(例えば、仮説クラスのvc次元と非連結領域上の$td(\sigma)$ の加法的/副加法性との比較)のいくつかの性質を解析した。
最後に、VC次元において複雑性を線形に教えるシーケンシャルモデルの新しいファミリーを誘導する選好関数を同定する:これはVC次元において二次的なバッチモデルにおいて最もよく知られた複雑性結果とは対照的である。
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