論文の概要: Optimal Transport in the Face of Noisy Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04363v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 17:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 04:27:08.669937
• Title: Optimal Transport in the Face of Noisy Data
• Title（参考訳）: ノイズデータによる最適輸送
• Authors: Bart P.G. Van Parys
• Abstract要約: ここでは,ノイズデータに直面する決定問題に対して,最適な統計的保証を享受するために,最適輸送法を示す。 このことは、もし最適輸送距離が同様の統計的な保証を受けることがあったとしても、疑問を呈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimal transport distances are popular and theoretically well understood in the context of data-driven prediction. A flurry of recent work has popularized these distances for data-driven decision-making as well although their merits in this context are far less well understood. This in contrast to the more classical entropic distances which are known to enjoy optimal statistical properties. This begs the question when, if ever, optimal transport distances enjoy similar statistical guarantees. Optimal transport methods are shown here to enjoy optimal statistical guarantees for decision problems faced with noisy data.
• Abstract（参考訳）: 最適輸送距離は、データ駆動予測の文脈で一般的で理論的によく理解されている。 最近の研究の激化は、データ駆動意思決定のためのこれらの距離を広めてきたが、この文脈におけるそのメリットは、あまり理解されていない。 これとは対照的に、より古典的なエントロピー距離は最適な統計特性を享受することが知られている。 これは、最適な輸送距離が同様の統計的保証をいつ享受するかを疑問視する。 ここでは,ノイズデータに直面する決定問題に対する最適統計的保証を享受するために最適な移動方法を示す。

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