論文の概要: Neural Pseudo-Label Optimism for the Bank Loan Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02185v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 22:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 17:07:29.242728
• Title: Neural Pseudo-Label Optimism for the Bank Loan Problem
• Title（参考訳）: 銀行ローン問題に対するニューラル擬似ラベル最適化
• Authors: Aldo Pacchiano, Shaun Singh, Edward Chou, Alexander C. Berg, Jakob Foerster
• Abstract要約: 本研究では,Emphbank 融資問題に最もよく表される分類問題について検討する。 線形モデルの場合、この問題はモデル予測に直接最適化を加えることで解決できる。 Pseudo-Label Optimism (PLOT)は,この設定をディープニューラルネットワークに適用するための概念的かつ計算学的にシンプルな手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.66533961716728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a class of classification problems best exemplified by the \emph{bank loan} problem, where a lender decides whether or not to issue a loan. The lender only observes whether a customer will repay a loan if the loan is issued to begin with, and thus modeled decisions affect what data is available to the lender for future decisions. As a result, it is possible for the lender's algorithm to ``get stuck'' with a self-fulfilling model. This model never corrects its false negatives, since it never sees the true label for rejected data, thus accumulating infinite regret. In the case of linear models, this issue can be addressed by adding optimism directly into the model predictions. However, there are few methods that extend to the function approximation case using Deep Neural Networks. We present Pseudo-Label Optimism (PLOT), a conceptually and computationally simple method for this setting applicable to DNNs. \PLOT{} adds an optimistic label to the subset of decision points the current model is deciding on, trains the model on all data so far (including these points along with their optimistic labels), and finally uses the resulting \emph{optimistic} model for decision making. \PLOT{} achieves competitive performance on a set of three challenging benchmark problems, requiring minimal hyperparameter tuning. We also show that \PLOT{} satisfies a logarithmic regret guarantee, under a Lipschitz and logistic mean label model, and under a separability condition on the data.
• Abstract（参考訳）: 我々は、融資者がローンを発行するか否かを判断する \emph{bank loan} 問題に最もよく代表される分類問題の種類について検討する。 融資者は、最初にローンが発行された場合、顧客がローンを返済するかどうかのみを観察し、モデル化された決定は、将来の決定のために融資者が利用できるデータに影響を与える。 結果として、貸し手のアルゴリズムが自己充足モデルで 'get stuck'' を行うことが可能となる。 このモデルは、拒否されたデータの真のラベルを見ることなく、無限の後悔を蓄積するため、偽陰性を修正することはない。 線形モデルの場合、この問題はモデル予測に直接最適化を加えることで解決できる。 しかし、ディープニューラルネットワークを用いた関数近似ケースに拡張する手法は少ない。 Pseudo-Label Optimism (PLOT) はDNNに適用可能な概念的かつ計算学的にシンプルな手法である。 PLOT{} は、現在のモデルが決定している決定点のサブセットに楽観的なラベルを追加し、これまでのすべてのデータ(これらのポイントと楽観的なラベルを含む)でモデルをトレーニングし、最終的に結果の \emph{optimistic} モデルを意思決定に使用する。 PLOT{}は3つの困難なベンチマーク問題に対して、最小限のハイパーパラメータチューニングを必要とする競争性能を実現する。 また,PLOT{}は,リプシッツおよびロジスティック平均ラベルモデルの下で,またデータの分離性条件下で,対数的後悔の保証を満たすことを示す。

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