論文の概要: A Normative Model of Classifier Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01770v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 11:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 12:26:55.948133
• Title: A Normative Model of Classifier Fusion
• Title（参考訳）: 分類器融合の規範モデル
• Authors: Susanne Trick, Constantin A. Rothkopf
• Abstract要約: 新たに相関したディリクレ分布に基づく確率的分類融合の階層的ベイズモデルを提案する。 提案モデルでは,古典的な独立性オピニオンプールと他の独立性融合アルゴリズムを特殊ケースとして扱う。 合成および実世界のデータセット上での核融合の不確かさの低減と正しさによって評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combining the outputs of multiple classifiers or experts into a single probabilistic classification is a fundamental task in machine learning with broad applications from classifier fusion to expert opinion pooling. Here we present a hierarchical Bayesian model of probabilistic classifier fusion based on a new correlated Dirichlet distribution. This distribution explicitly models positive correlations between marginally Dirichlet-distributed random vectors thereby allowing normative modeling of correlations between base classifiers or experts. The proposed model naturally accommodates the classic Independent Opinion Pool and other independent fusion algorithms as special cases. It is evaluated by uncertainty reduction and correctness of fusion on synthetic and real-world data sets. We show that a change in performance of the fused classifier due to uncertainty reduction can be Bayes optimal even for highly correlated base classifiers.
• Abstract（参考訳）: 複数の分類器や専門家の出力を単一の確率的分類に組み合わせることは、分類器融合から専門家の意見プールまで幅広い応用で機械学習の基本的な課題である。 ここでは、新しい相関ディリクレ分布に基づく確率的分類器融合の階層的ベイズモデルを示す。 この分布は、辺ディリクレ分布のランダムベクトル間の正の相関を明示的にモデル化し、ベース分類器または専門家間の相関の規範的モデリングを可能にする。 提案モデルは古典的独立意見プールと他の独立融合アルゴリズムを特別な場合として自然に適応する。 合成データと実世界のデータセットの融合の不確かさの低減と正確性によって評価される。 また, 不確実性低減による融合分類器の性能変化は, 高相関ベース分類器においても最適であることを示した。

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