論文の概要: Cooperative learning for multi-view analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12337v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 03:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 16:27:56.729762
• Title: Cooperative learning for multi-view analysis
• Title（参考訳）: 複数視点分析のための協調学習
• Authors: Daisy Yi Ding, Robert Tibshirani
• Abstract要約: 複数機能セットを用いた教師あり学習手法(ビュー)を提案する。 協調学習は、予測の通常の正方形エラー損失と、異なるデータビューからの予測に同意するよう奨励する"集積"ペナルティを組み合わせる。 シミュレーションおよび実データ例における提案手法の有効性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.368995563245609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new method for supervised learning with multiple sets of features ("views"). Cooperative learning combines the usual squared error loss of predictions with an "agreement" penalty to encourage the predictions from different data views to agree. By varying the weight of the agreement penalty, we get a continuum of solutions that include the well-known early and late fusion approaches. Cooperative learning chooses the degree of agreement (or fusion) in an adaptive manner, using a validation set or cross-validation to estimate test set prediction error. One version of our fitting procedure is modular, where one can choose different fitting mechanisms (e.g. lasso, random forests, boosting, neural networks) appropriate for different data views. In the setting of cooperative regularized linear regression, the method combines the lasso penalty with the agreement penalty. The method can be especially powerful when the different data views share some underlying relationship in their signals that we aim to strengthen, while each view has its idiosyncratic noise that we aim to reduce. We illustrate the effectiveness of our proposed method on simulated and real data examples.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の特徴集合(ビュー)を用いた教師付き学習手法を提案する。 協調学習は、予測の通常の正方形エラー損失と、異なるデータビューからの予測に同意するよう奨励する"集積"ペナルティを組み合わせる。 合意のペナルティの重みを変えることで、よく知られた早期および後期の融合アプローチを含むソリューションの連続体が得られる。 協調学習は、検証セットまたはクロスバリデーションを使用して、テストセット予測エラーを推定するために、適応的な方法で一致度(あるいは融合度)を選択する。 私たちの適合手順の1つのバージョンはモジュラーで、異なるデータビューに適した異なる適合メカニズム(例えば、ラッソ、ランダムフォレスト、ブースティング、ニューラルネットワーク)を選択できます。 協調正規化線形回帰の設定では、ラッソペナルティと合意ペナルティを組み合わせる。 この方法は、異なるデータビューが私たちが強化しようとしている信号の基盤となる関係を共有している場合、特に強力である。 シミュレーションおよび実データ例における提案手法の有効性について述べる。

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