論文の概要: Dependency Structure Misspecification in Multi-Source Weak Supervision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10302v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 18:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 08:31:02.694433
• Title: Dependency Structure Misspecification in Multi-Source Weak Supervision Models
• Title（参考訳）: 多元弱監督モデルにおける依存構造誤特定
• Authors: Salva R\"uhling Cachay, Benedikt Boecking, Artur Dubrawski
• Abstract要約: 下流分類器のテストセット性能に及ぼすラベルモデルの誤特定の影響について検討した。 我々はモデリング誤差に関する新しい理論的境界を導出し、この誤差が実質的であることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.125993628007972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data programming (DP) has proven to be an attractive alternative to costly hand-labeling of data. In DP, users encode domain knowledge into \emph{labeling functions} (LF), heuristics that label a subset of the data noisily and may have complex dependencies. A label model is then fit to the LFs to produce an estimate of the unknown class label. The effects of label model misspecification on test set performance of a downstream classifier are understudied. This presents a serious awareness gap to practitioners, in particular since the dependency structure among LFs is frequently ignored in field applications of DP. We analyse modeling errors due to structure over-specification. We derive novel theoretical bounds on the modeling error and empirically show that this error can be substantial, even when modeling a seemingly sensible structure.
• Abstract（参考訳）: データプログラミング(DP)は、高価な手書きデータに代わる魅力的な選択肢であることが証明されている。 dp では、ユーザはドメイン知識を \emph{labeling functions} (lf) にエンコードし、データのサブセットを能動的にラベル付けし、複雑な依存関係を持つヒューリスティックスを作成する。 その後、ラベルモデルはLFに適合し、未知のクラスラベルの見積もりを生成する。 下流分類器のテストセット性能に対するラベルモデルの不特定の影響について検討する。 これは、特に dp のフィールドアプリケーションでは lf 間の依存性構造が頻繁に無視されるため、実践者に深刻な認識のギャップをもたらす。 構造過特化によるモデリングエラーを解析する。 我々は、モデリングエラーに関する新しい理論的境界を導出し、この誤差が、一見意味のある構造をモデル化しても、実質的であることを実証的に示す。

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