論文の概要: Apple Tasting Revisited: Bayesian Approaches to Partially Monitored Online Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14412v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 13:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 14:44:50.327969
• Title: Apple Tasting Revisited: Bayesian Approaches to Partially Monitored Online Binary Classification
• Title（参考訳）: apple tasting再訪:ベイズ的アプローチによるオンラインバイナリ分類の部分監視
• Authors: James A. Grant, David S. Leslie
• Abstract要約: 本稿では,学習者がラベルを未知の真のクラスを持つ項目に逐次割り当てるオンライン二項分類の変種について考察する。 もし学習者がラベルを1ドル選ぶと、すぐにそのアイテムの本当のラベルを観察する。 学習者は、短期分類精度と長期情報ゲインとのトレードオフに直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.188318506016898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a variant of online binary classification where a learner sequentially assigns labels ($0$ or $1$) to items with unknown true class. If, but only if, the learner chooses label $1$ they immediately observe the true label of the item. The learner faces a trade-off between short-term classification accuracy and long-term information gain. This problem has previously been studied under the name of the `apple tasting' problem. We revisit this problem as a partial monitoring problem with side information, and focus on the case where item features are linked to true classes via a logistic regression model. Our principal contribution is a study of the performance of Thompson Sampling (TS) for this problem. Using recently developed information-theoretic tools, we show that TS achieves a Bayesian regret bound of an improved order to previous approaches. Further, we experimentally verify that efficient approximations to TS and Information Directed Sampling via P\'{o}lya-Gamma augmentation have superior empirical performance to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 学習者がラベル(0ドルまたは1ドル)を未知の真のクラスを持つ項目に逐次割り当てるオンライン二項分類の変種を考える。 もし、しかし、学習者が1ドルのラベルを選択すると、すぐにアイテムの本当のラベルを観察する。 学習者は、短期分類精度と長期情報ゲインとのトレードオフに直面している。 この問題は以前、"apple tasting"問題という名前で研究されてきた。 我々は,この問題を側面情報を伴う部分的監視問題として再検討し,ロジスティック回帰モデルを用いて,アイテムの特徴と真のクラスとの関連性に注目した。 我々の主な貢献は、この問題に対するトンプソンサンプリング(TS)の性能に関する研究である。 近年開発された情報理論ツールを用いて,tsが先行手法に対する改善命令のベイズ的後悔を実現したことを示す。 さらに,P\'{o}lya-Gamma拡張によるTSとInformation Directed Smplingの効率的な近似が,既存の手法よりも優れた実験性能を持つことを示す。

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