論文の概要: Unifying Lower Bounds on Prediction Dimension of Consistent Convex Surrogates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08218v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 15:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 20:37:41.356491
• Title: Unifying Lower Bounds on Prediction Dimension of Consistent Convex Surrogates
• Title（参考訳）: 連続凸サーロゲートの予測次元における下限の統一
• Authors: Jessie Finocchiaro and Rafael Frongillo and Bo Waggoner
• Abstract要約: 予測タスクを考えると、一貫した凸サーロゲート損失を設計できるかどうかを理解することは、機械学習研究の重要な領域です。 我々はこれらの設定をプロパティ・エリシテーションのツールを用いて統一し、予測次元の一般的な下限を与える。 我々の下限は、離散的な予測の場合の既存の結果を厳しくし、以前のキャリブレーションに基づく境界は、主にプロパティ・エリケーションによって回復可能であることを示す。 連続推定では, リスクと不確実性の指標を推定し, 未解決の問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.751555473216683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a prediction task, understanding when one can and cannot design a consistent convex surrogate loss, particularly a low-dimensional one, is an important and active area of machine learning research. The prediction task may be given as a target loss, as in classification and structured prediction, or simply as a (conditional) statistic of the data, as in risk measure estimation. These two scenarios typically involve different techniques for designing and analyzing surrogate losses. We unify these settings using tools from property elicitation, and give a general lower bound on prediction dimension. Our lower bound tightens existing results in the case of discrete predictions, showing that previous calibration-based bounds can largely be recovered via property elicitation. For continuous estimation, our lower bound resolves on open problem on estimating measures of risk and uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 予測タスクを考えると、一貫性のある凸サーロゲート損失、特に低次元の損失を設計できるかどうかを理解することは、機械学習研究において重要で活発な領域である。 予測タスクは、分類や構造化予測のように目標損失として、または単に、リスク測度の推定のように、データの(条件付き)統計として与えることができる。 これらの2つのシナリオは通常、代理損失を設計および分析するための異なる技術を含む。 我々はこれらの設定をプロパティ・エリシテーションのツールを用いて統一し、予測次元の一般的な下限を与える。 我々の下限は、離散的な予測の場合の既存の結果を厳しくし、以前のキャリブレーションに基づく境界は、主にプロパティ・エリケーションによって回復可能であることを示す。 連続推定では, リスクと不確実性の指標を推定し, 未解決の問題に対処する。

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