Fugu-MT 論文翻訳(概要): The perils of being unhinged: On the accuracy of classifiers minimizing a noise-robust convex loss

論文の概要: The perils of being unhinged: On the accuracy of classifiers minimizing a noise-robust convex loss

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04590v1
Date: Wed, 8 Dec 2021 20:57:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-11 00:00:41.512651
Title: The perils of being unhinged: On the accuracy of classifiers minimizing a noise-robust convex loss
Title（参考訳）: 無害の周辺--ノイズロバスト凸損失を最小化する分類器の精度について
Authors: Philip M. Long and Rocco A. Servedio
Abstract要約: van Rooyen らは、凸損失関数がランダムな分類ノイズに対して頑健であるという考えを導入し、この意味では「アンヒンジ」損失関数がロバストであることを証明した。本稿では, 未知の損失を最小化して得られる二分分類器の精度について検討し, 単純な線形分離可能なデータ分布であっても, 未知の損失を最小化すれば, ランダムな推測よりも精度の低い二分分類器が得られることを考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.132641563193584
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: van Rooyen et al. introduced a notion of convex loss functions being robust to random classification noise, and established that the "unhinged" loss function is robust in this sense. In this note we study the accuracy of binary classifiers obtained by minimizing the unhinged loss, and observe that even for simple linearly separable data distributions, minimizing the unhinged loss may only yield a binary classifier with accuracy no better than random guessing.
Abstract（参考訳）: van rooyenらは、ランダムな分類ノイズに対してロバストな凸損失関数の概念を導入し、この意味で「未知の」損失関数はロバストであることを示した。本報告では, 損失の最小化により得られた2値分類器の精度について検討し, 単純な線形分離可能なデータ分布においても, 損失の最小化は, ランダムな推測よりも精度の高い2値分類器のみが得られることを検証した。

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