論文の概要: Classification Under Ambiguity: When Is Average-K Better Than Top-K?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08851v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 12:58:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 13:43:03.118695
- Title: Classification Under Ambiguity: When Is Average-K Better Than Top-K?
- Title（参考訳）: 曖昧さの下の分類:平均KはトップKよりいつ良いか?
- Authors: Titouan Lorieul, Alexis Joly and Dennis Shasha
- Abstract要約: トップ$K$分類と呼ばれる一般的な選択肢は、ある番号の$K$を選択し、最高スコアの$K$ラベルを返すことである。
本稿では,平均$K$分類が固定上位$K$分類よりも低い誤差率が得られる場合の曖昧性プロファイルを公式に特徴付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7156052308952854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When many labels are possible, choosing a single one can lead to low
precision. A common alternative, referred to as top-$K$ classification, is to
choose some number $K$ (commonly around 5) and to return the $K$ labels with
the highest scores. Unfortunately, for unambiguous cases, $K>1$ is too many
and, for very ambiguous cases, $K \leq 5$ (for example) can be too small. An
alternative sensible strategy is to use an adaptive approach in which the
number of labels returned varies as a function of the computed ambiguity, but
must average to some particular $K$ over all the samples. We denote this
alternative average-$K$ classification. This paper formally characterizes the
ambiguity profile when average-$K$ classification can achieve a lower error
rate than a fixed top-$K$ classification. Moreover, it provides natural
estimation procedures for both the fixed-size and the adaptive classifier and
proves their consistency. Finally, it reports experiments on real-world image
data sets revealing the benefit of average-$K$ classification over top-$K$ in
practice. Overall, when the ambiguity is known precisely, average-$K$ is never
worse than top-$K$, and, in our experiments, when it is estimated, this also
holds.
- Abstract（参考訳）: 多くのラベルが可能であれば、単一のラベルを選択することで精度が低下する可能性がある。
一般的な選択肢として、トップ$K$分類(top-$K$ classification)があり、ある番号(通常5ドル前後)を選択し、最高スコアの$K$ラベルを返す。
残念ながら、あいまいなケースでは、$k>1$は多すぎ、非常にあいまいなケースでは、$k \leq 5$(例えば)は小さすぎる可能性がある。
もう一つの合理的な戦略は、計算されたあいまいさの関数として返されるラベルの数が異なる適応的なアプローチを使用することであるが、平均は全てのサンプルに対して特定の$K$にしなければならない。
我々はこの別の平均-$k$分類を示す。
本稿では,平均$K$分類が固定上位$K$分類よりも低い誤差率が得られる場合の曖昧性プロファイルを公式に特徴付ける。
さらに、固定サイズと適応分類器の両方に対する自然な推定手順を提供し、それらの一貫性を証明する。
最後に、実世界の画像データセットに関する実験を報告し、実際トップ$k$よりも平均$k$の分類の利点を明らかにした。
全体として、あいまいさが正確に知られている場合、平均$k$はトップ$k$よりも悪くはない。
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