Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Policies for the Homogeneous Selective Labels Problem

論文の概要: Optimal Policies for the Homogeneous Selective Labels Problem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01381v1
Date: Mon, 2 Nov 2020 23:32:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-30 11:13:25.848164
Title: Optimal Policies for the Homogeneous Selective Labels Problem
Title（参考訳）: 均質な選択ラベル問題に対する最適政策
Authors: Dennis Wei
Abstract要約: 本稿では,選択ラベルに直面する意思決定方針の学習について述べる。割引総報酬を最大化するためには、最適政策がしきい値ポリシーであることが示される。数え切れない無限水平平均報酬に対して、最適政策は全ての状態において肯定的な受容確率を持つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.54948759840131
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Selective labels are a common feature of consequential decision-making applications, referring to the lack of observed outcomes under one of the possible decisions. This paper reports work in progress on learning decision policies in the face of selective labels. The setting considered is both a simplified homogeneous one, disregarding individuals' features to facilitate determination of optimal policies, and an online one, to balance costs incurred in learning with future utility. For maximizing discounted total reward, the optimal policy is shown to be a threshold policy, and the problem is one of optimal stopping. In contrast, for undiscounted infinite-horizon average reward, optimal policies have positive acceptance probability in all states. Future work stemming from these results is discussed.
Abstract（参考訳）: 選択的ラベルは一連の意思決定アプリケーションの一般的な特徴であり、考えられる決定の1つの下で観察された結果が欠如していることに言及している。本稿では,選択ラベルに直面する意思決定方針の学習について述べる。最適政策の決定を容易にするために個人の特徴を無視し、将来のユーティリティと学習において生じるコストのバランスをとるためのオンライン設定の両方が、単純化された同質な設定である。割引総報酬を最大化するために、最適政策は閾値政策であることが示され、問題は最適停止の1つである。対照的に、数え切れない無限水平平均報酬の場合、最適ポリシーは全ての状態において肯定的な受容確率を持つ。これらの結果から生じる今後の課題について論じる。

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