Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nearest Neighbor-based Importance Weighting

論文の概要: Nearest Neighbor-based Importance Weighting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02291v1
Date: Wed, 3 Feb 2021 21:05:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-06 02:28:27.749796
Title: Nearest Neighbor-based Importance Weighting
Title（参考訳）: 近隣の重要度重み付け
Authors: Marco Loog
Abstract要約: このような重要な重み付けを決定するための、新しい直接的なアプローチが提示される。近隣の分類体系に依存しており、比較的簡単に実装できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.764764847928259
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Importance weighting is widely applicable in machine learning in general and in techniques dealing with data covariate shift problems in particular. A novel, direct approach to determine such importance weighting is presented. It relies on a nearest neighbor classification scheme and is relatively straightforward to implement. Comparative experiments on various classification tasks demonstrate the effectiveness of our so-called nearest neighbor weighting (NNeW) scheme. Considering its performance, our procedure can act as a simple and effective baseline method for importance weighting.
Abstract（参考訳）: 重要度重み付けは、一般的に機械学習や、特にデータ共変シフト問題を扱う技術に広く適用されます。このような重み付けの重要度を決定するための新しい直接的アプローチが提示される。最寄りの分類スキームに依存しており、実装は比較的簡単である。各種分類課題の比較実験により, 近距離重み付け(NNeW)方式の有効性が示された。その性能を考慮すると,本手法は重み付けの簡便で効果的なベースラインとして機能する。

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