論文の概要: Using Time-Series Privileged Information for Provably Efficient Learning
of Prediction Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14993v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 10:07:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-29 14:15:16.950035
- Title: Using Time-Series Privileged Information for Provably Efficient Learning
of Prediction Models
- Title（参考訳）: 時系列特権情報を用いた予測モデルの効率的学習
- Authors: Rickard Karlsson, Martin Willbo, Zeshan Hussain, Rahul G. Krishnan,
David Sontag, Fredrik D. Johansson
- Abstract要約: 本研究では,学習中に特権情報を利用する教師付きモデルを用いて,今後の成果を予測する。
特権情報は、予測の基準時間と将来の結果の間に観察される時系列のサンプルを含む。
我々のアプローチは、特にデータが不足している場合に、古典的な学習よりも好まれることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7015527471908625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study prediction of future outcomes with supervised models that use
privileged information during learning. The privileged information comprises
samples of time series observed between the baseline time of prediction and the
future outcome; this information is only available at training time which
differs from the traditional supervised learning. Our question is when using
this privileged data leads to more sample-efficient learning of models that use
only baseline data for predictions at test time. We give an algorithm for this
setting and prove that when the time series are drawn from a non-stationary
Gaussian-linear dynamical system of fixed horizon, learning with privileged
information is more efficient than learning without it. On synthetic data, we
test the limits of our algorithm and theory, both when our assumptions hold and
when they are violated. On three diverse real-world datasets, we show that our
approach is generally preferable to classical learning, particularly when data
is scarce. Finally, we relate our estimator to a distillation approach both
theoretically and empirically.
- Abstract（参考訳）: 学習中に特権情報を利用する教師付きモデルを用いて将来の成果を予測する。
特権情報は、予測の基準時間と将来の結果との間に観察される時系列のサンプルを含み、この情報は従来の教師付き学習とは異なるトレーニング時間でのみ利用可能である。
私たちの疑問は、この特権データを使用すると、テスト時の予測にベースラインデータのみを使用するモデルのサンプル効率が向上する場合です。
この設定のアルゴリズムを与え,固定地平線の非定常ガウス線形力学系から時系列を引いた場合,特権情報を用いた学習は,それなしで学習するよりも効率的であることを示す。
合成データでは、仮定が成立する時と違反する時の両方において、アルゴリズムと理論の限界をテストする。
実世界の3つの多様なデータセットにおいて、我々のアプローチは古典的な学習、特にデータが不足している場合、一般的に好まれることを示す。
最後に, 理論的にも経験的にも, 蒸留法と推定器を関連づける。
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