論文の概要: Disambiguation of weak supervision with exponential convergence rates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02789v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 18:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-06 03:56:09.878113
• Title: Disambiguation of weak supervision with exponential convergence rates
• Title（参考訳）: 指数収束率による弱監視の曖昧化
• Authors: Vivien Cabannes, Francis Bach, Alessandro Rudi
• Abstract要約: 教師付き学習では、データは不完全で差別的な情報で注釈付けされる。 本稿では,ある入力から潜在的な対象のセットが与えられる弱い監督の事例である部分的ラベリングに焦点を当てる。 弱い監督から完全な監督を回復する実証的曖昧化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.99819200562784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning approached through supervised learning requires expensive annotation of data. This motivates weakly supervised learning, where data are annotated with incomplete yet discriminative information. In this paper, we focus on partial labelling, an instance of weak supervision where, from a given input, we are given a set of potential targets. We review a disambiguation principle to recover full supervision from weak supervision, and propose an empirical disambiguation algorithm. We prove exponential convergence rates of our algorithm under classical learnability assumptions, and we illustrate the usefulness of our method on practical examples.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習を通じてアプローチする機械学習には、高価なデータアノテーションが必要である。 これは、データが不完全だが差別的な情報でアノテートされる弱い教師付き学習を動機付ける。 本論文では,与えられた入力から,潜在的なターゲットの集合が与えられるような,弱い監督の例である部分的ラベリングに焦点を当てる。 本稿では,弱監視から全監督を回復するための曖昧化原理について検討し,経験的曖昧化アルゴリズムを提案する。 古典的学習可能性仮定の下でアルゴリズムの指数関数収束率を証明し,本手法の有用性を実例で示す。

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