論文の概要: Learning Stochastic Majority Votes by Minimizing a PAC-Bayes Generalization Bound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12535v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 16:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 16:45:21.655800
• Title: Learning Stochastic Majority Votes by Minimizing a PAC-Bayes Generalization Bound
• Title（参考訳）: PAC-Bayes一般化境界の最小化による確率的多数票の学習
• Authors: Valentina Zantedeschi, Paul Viallard, Emilie Morvant, R\'emi Emonet, Amaury Habrard, Pascal Germain, Benjamin Guedj
• Abstract要約: 分類器の有限アンサンブルに対する多数票の対について検討し、その一般化特性について検討する。 ディリクレ分布でインスタンス化し、予測されるリスクに対して閉じた形式と微分可能な表現を可能にする。 結果の多数決学習アルゴリズムは、最先端の精度と(非空きな)厳密な境界から恩恵を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.557653926558638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate a stochastic counterpart of majority votes over finite ensembles of classifiers, and study its generalization properties. While our approach holds for arbitrary distributions, we instantiate it with Dirichlet distributions: this allows for a closed-form and differentiable expression for the expected risk, which then turns the generalization bound into a tractable training objective. The resulting stochastic majority vote learning algorithm achieves state-of-the-art accuracy and benefits from (non-vacuous) tight generalization bounds, in a series of numerical experiments when compared to competing algorithms which also minimize PAC-Bayes objectives -- both with uninformed (data-independent) and informed (data-dependent) priors.
• Abstract（参考訳）: 分類器の有限アンサンブルに対する多数票の確率的対向について検討し,その一般化特性について検討する。 このアプローチは任意の分布に対して成り立つが、dirichlet分布をインスタンス化する: これは、期待されるリスクに対して閉じた形式と微分可能な表現を可能にする。 その結果得られた確率的多数決学習アルゴリズムは、pap-bayes目標を最小化する競合するアルゴリズムと比較した一連の数値実験において、最先端の精度と(空でない)密接な一般化限界の利点を達成する。

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