論文の概要: Optimal transport framework for efficient prototype selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10159v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 10:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 00:28:27.676578
• Title: Optimal transport framework for efficient prototype selection
• Title（参考訳）: 効率的なプロトタイプ選択のための最適輸送枠組み
• Authors: Karthik S. Gurumoorthy and Pratik Jawanpuria and Bamdev Mishra
• Abstract要約: 最適なトランスポート(ot)ベースのフレームワークを開発し、与えられたターゲットデータセットを最もよく表現する有益な例を選定する。 目的関数は部分モジュラリティの重要な特性を享受し、計算速度と決定論的近似保証を持つ並列化可能なグリーディ法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.620708125860066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Summarizing data via representative examples is an important problem in several machine learning applications where human understanding of the learning models and underlying data distribution is essential for decision making. In this work, we develop an optimal transport (OT) based framework to select informative prototypical examples that best represent a given target dataset. We model the prototype selection problem as learning a sparse (empirical) probability distribution having minimum OT distance from the target distribution. The learned probability measure supported on the chosen prototypes directly corresponds to their importance in representing and summarizing the target data. We show that our objective function enjoys a key property of submodularity and propose a parallelizable greedy method that is both computationally fast and possess deterministic approximation guarantees. Empirical results on several real world benchmarks illustrate the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 代表例によるデータの要約は、学習モデルと基礎となるデータ分布が意思決定に不可欠である、いくつかの機械学習アプリケーションにおいて重要な問題である。 本研究では,与えられた対象データセットを最もよく表現する有益なプロトタイプ例を選択するための最適なトランスポート(ot)ベースのフレームワークを開発した。 対象分布から最小OT距離を有するスパース(経験的)確率分布の学習として,プロトタイプ選択問題をモデル化する。 選択したプロトタイプで支持される学習確率尺度は、ターゲットデータの表現と要約の重要性と直接対応している。 目的関数は部分モジュラリティの重要な特性を享受し、計算速度と決定論的近似保証を持つ並列化可能なグリーディ法を提案する。 いくつかの実世界のベンチマークの結果は、我々のアプローチの有効性を示しています。

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