論文の概要: Constrained Machine Learning: The Bagel Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01088v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 10:10:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 15:03:35.571476
• Title: Constrained Machine Learning: The Bagel Framework
• Title（参考訳）: 制約付き機械学習: Bagel Framework
• Authors: Guillaume Perez, Sebastian Ament, Carla Gomes, Arnaud Lallouet
• Abstract要約: 制約付き機械学習問題は、学習したモデルが正確で、制約を尊重しなければならない問題である。 本研究の目的は,制約付き機械学習問題のモデリング能力を最適化から組み込むことで拡張することである。 機械学習には特定の要件があるため、仮説の空間を分割する拡張テーブル制約も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.945320097465419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models are widely used for real-world applications, such as document analysis and vision. Constrained machine learning problems are problems where learned models have to both be accurate and respect constraints. For continuous convex constraints, many works have been proposed, but learning under combinatorial constraints is still a hard problem. The goal of this paper is to broaden the modeling capacity of constrained machine learning problems by incorporating existing work from combinatorial optimization. We propose first a general framework called BaGeL (Branch, Generate and Learn) which applies Branch and Bound to constrained learning problems where a learning problem is generated and trained at each node until only valid models are obtained. Because machine learning has specific requirements, we also propose an extended table constraint to split the space of hypotheses. We validate the approach on two examples: a linear regression under configuration constraints and a non-negative matrix factorization with prior knowledge for latent semantics analysis.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルはドキュメント分析やビジョンといった現実世界のアプリケーションで広く使われている。 制約付き機械学習問題は、学習したモデルを正確かつ尊重しなければならない問題である。 連続凸制約については、多くの研究が提案されているが、組合せ制約下での学習は依然として難しい問題である。 本論文の目的は,コンビネート最適化による既存作業を組み込むことにより,制約付き機械学習問題のモデル化能力を広げることである。 まず,各ノードで学習問題を生成・訓練する制約付き学習問題に対して,有効なモデルのみを得るまでブランチとバウンドを適用するBaGeL(Branch, Generate and Learn)という一般的なフレームワークを提案する。 機械学習には特定の要件があるため、仮説の空間を分割する拡張テーブル制約も提案する。 提案手法は,構成制約下での線形回帰と,潜在意味論解析の事前知識を用いた非負行列分解の2つの例で検証する。

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