Fugu-MT 論文翻訳(概要): Minimax risk classifiers with 0-1 loss

論文の概要: Minimax risk classifiers with 0-1 loss

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06487v1
Date: Mon, 17 Jan 2022 16:00:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-19 14:00:29.495567
Title: Minimax risk classifiers with 0-1 loss
Title（参考訳）: 0-1損失のミニマックスリスク分類器
Authors: Santiago Mazuelas and Mauricio Romero and Peter Gr\"unwald
Abstract要約: 本稿では、一般的な分類規則よりも最悪の0-1-lossを最小化するミニマックスリスク分類器(MRC)を提案する。特徴カーネルによって与えられる特徴写像を用いて, MRC は強普遍的に整合性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4806267677524896
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Supervised classification techniques use training samples to learn a classification rule with small expected 0-1-loss (error probability). Conventional methods enable tractable learning and provide out-of-sample generalization by using surrogate losses instead of the 0-1-loss and considering specific families of rules (hypothesis classes). This paper presents minimax risk classifiers (MRCs) that minimize the worst-case 0-1-loss over general classification rules and provide tight performance guarantees at learning. We show that MRCs are strongly universally consistent using feature mappings given by characteristic kernels. The paper also proposes efficient optimization techniques for MRC learning and shows that the methods presented can provide accurate classification together with tight performance guarantees
Abstract（参考訳）: 教師付き分類技術は、トレーニングサンプルを使用して、予測される0-1-ロス(エラー確率)の少ない分類規則を学ぶ。従来の手法では、0-1-lossの代わりにサーロゲート損失を使い、特定のルールファミリー(仮説クラス)を考慮し、扱いやすい学習とサンプル外一般化を可能にする。本稿では、一般的な分類規則よりも最悪の0-1-lossを最小限に抑え、学習時の性能保証を行うミニマックスリスク分類器(MRC)を提案する。特徴カーネルによって与えられる特徴写像を用いて, MRC は強普遍的に整合性を示す。また, MRC学習における効率的な最適化手法を提案し, 提案手法が厳密な性能保証とともに正確な分類を提供できることを示した。

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