Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Learning Prediction-Focused Mixtures

論文の概要: On Learning Prediction-Focused Mixtures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13221v2
Date: Wed, 27 Oct 2021 19:11:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-31 13:44:23.312830
Title: On Learning Prediction-Focused Mixtures
Title（参考訳）: 学習予測-焦点混合について
Authors: Abhishek Sharma, Catherine Zeng, Sanjana Narayanan, Sonali Parbhoo and Finale Doshi-Velez
Abstract要約: 本稿では、予測タスクに関連する次元を自動的に選択する混合物の予測中心モデルを提案する。提案手法は,入力からの関連信号を特定し,予測に焦点を絞らず,最適化が容易なモデルより優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.338543175315507
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Probabilistic models help us encode latent structures that both model the data and are ideally also useful for specific downstream tasks. Among these, mixture models and their time-series counterparts, hidden Markov models, identify discrete components in the data. In this work, we focus on a constrained capacity setting, where we want to learn a model with relatively few components (e.g. for interpretability purposes). To maintain prediction performance, we introduce prediction-focused modeling for mixtures, which automatically selects the dimensions relevant to the prediction task. Our approach identifies relevant signal from the input, outperforms models that are not prediction-focused, and is easy to optimize; we also characterize when prediction-focused modeling can be expected to work.
Abstract（参考訳）: 確率的モデルは、データモデリングと理想的には特定の下流タスクに有用な遅延構造をエンコードするのに役立ちます。これらのうち、混合モデルとその時系列モデル、隠れマルコフモデルは、データの個々のコンポーネントを識別する。本研究では、比較的少数のコンポーネント(解釈可能性の目的など)でモデルを学習したいという制約付きキャパシティ設定に焦点を当てる。予測性能を維持するために,予測タスクに関連する次元を自動的に選択する混合モデルを提案する。提案手法は,入力からの関連信号を特定し,予測に焦点を絞らず,最適化が容易なモデルより優れており,予測に焦点を絞ったモデルが機能することが期待できる場合にも特徴付ける。

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