論文の概要: Generalized Quantile Loss for Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14348v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 16:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-20 11:14:39.607627
• Title: Generalized Quantile Loss for Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークのための一般化量子損失
• Authors: Dvir Ben Or, Michael Kolomenkin, Gil Shabat
• Abstract要約: このノートは、回帰ニューラルネットワークにカウント(または量子化)制約を追加する簡単な方法を示しています。トレーニングセットで$n$サンプルを与えられた場合、$mn$サンプルの予測が実際の値(ラベル)よりも大きいことを保証します。 標準分位レグレッションネットワークとは異なり、提案手法は任意の損失関数に適用できるが、標準分位レグレッション損失は必ずしも適用できず、平均絶対差を最小化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This note presents a simple way to add a count (or quantile) constraint to a regression neural net, such that given $n$ samples in the training set it guarantees that the prediction of $m<n$ samples will be larger than the actual value (the label). Unlike standard quantile regression networks, the presented method can be applied to any loss function and not necessarily to the standard quantile regression loss, which minimizes the mean absolute differences. Since this count constraint has zero gradients almost everywhere, it cannot be optimized using standard gradient descent methods. To overcome this problem, an alternation scheme, which is based on standard neural network optimization procedures, is presented with some theoretical analysis.
• Abstract（参考訳）: このノートは、回帰ニューラルネットワークにカウント(または量子)制約を加える簡単な方法を示し、トレーニングセットに$n$サンプルが与えられた場合、$m<n$サンプルの予測が実際の値(ラベル)よりも大きくなることを保証している。 標準分位レグレッションネットワークとは異なり、提案手法は任意の損失関数に適用できるが、標準分位レグレッション損失は必ずしも適用できず、平均絶対差を最小化することができる。 このカウント制約はほとんどどこでもゼロ勾配を持つので、標準勾配降下法では最適化できない。 この問題を解決するために、標準的なニューラルネットワーク最適化手順に基づく変更スキームを理論的解析により提示する。

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