論文の概要: Adaptive Cost-Sensitive Learning in Neural Networks for Misclassification Cost Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07382v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 16:19:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 14:36:54.325212
• Title: Adaptive Cost-Sensitive Learning in Neural Networks for Misclassification Cost Problems
• Title（参考訳）: 誤分類コスト問題に対するニューラルネットワークの適応的コスト感学習
• Authors: Ohad Volk, Gonen Singer
• Abstract要約: 誤分類コスト問題に対する適応学習アルゴリズムを設計する。 我々のアルゴリズムは、トレーニングにおけるサンプルのサブグループと、同様の予測された確率を持つテストデータセットのクラス分布の違いを橋渡しする。 本稿では,提案アルゴリズムを用いたディープニューラルネットワークが,クラス不均衡分布とクラス不均衡分布を持つ複数のバイナリ分類データセットに対して,他のアプローチと比較して,より良いコスト結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8935588665357077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We design a new adaptive learning algorithm for misclassification cost problems that attempt to reduce the cost of misclassified instances derived from the consequences of various errors. Our algorithm (adaptive cost sensitive learning - AdaCSL) adaptively adjusts the loss function such that the classifier bridges the difference between the class distributions between subgroups of samples in the training and test data sets with similar predicted probabilities (i.e., local training-test class distribution mismatch). We provide some theoretical performance guarantees on the proposed algorithm and present empirical evidence that a deep neural network used with the proposed AdaCSL algorithm yields better cost results on several binary classification data sets that have class-imbalanced and class-balanced distributions compared to other alternative approaches.
• Abstract（参考訳）: 種々のエラーの結果から得られた誤分類インスタンスのコストを削減しようとする,誤り分類コスト問題に対する適応学習アルゴリズムを設計する。 本アルゴリズム (adaptive cost sensitive learning - adacsl) は、学習中のサンプルのサブグループ間のクラス分布と、予測された確率(すなわち、局所的なトレーニングとテストのクラス分布のミスマッチ)との違いを橋渡しするように、損失関数を適応的に調整する。 本稿では,提案アルゴリズムの理論的性能保証と,提案アルゴリズムで使用されるディープニューラルネットワークが,クラス不均衡分布とクラス不均衡分布を持つ複数のバイナリ分類データセットに対して,他のアプローチと比較して,より良いコスト効果をもたらすことを示す。

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