Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Non-Crossing Quantiles through the Partial Derivative

論文の概要: Deep Non-Crossing Quantiles through the Partial Derivative

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12848v1
Date: Sun, 30 Jan 2022 15:35:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-02 05:50:25.090088
Title: Deep Non-Crossing Quantiles through the Partial Derivative
Title（参考訳）: 部分微分による深い非交差性四面体
Authors: Axel Brando, Joan Gimeno, Jose A. Rodr\'iguez-Serrano, Jordi Vitri\`a
Abstract要約: 量子回帰(Quantile Regression)は、単一の条件量子を近似する方法を提供する。 QRロス関数の最小化は、非交差量子化を保証しない。任意の数の量子を予測するための汎用的なディープラーニングアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197883
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Quantile Regression (QR) provides a way to approximate a single conditional quantile. To have a more informative description of the conditional distribution, QR can be merged with deep learning techniques to simultaneously estimate multiple quantiles. However, the minimisation of the QR-loss function does not guarantee non-crossing quantiles, which affects the validity of such predictions and introduces a critical issue in certain scenarios. In this article, we propose a generic deep learning algorithm for predicting an arbitrary number of quantiles that ensures the quantile monotonicity constraint up to the machine precision and maintains its modelling performance with respect to alternative models. The presented method is evaluated over several real-world datasets obtaining state-of-the-art results as well as showing that it scales to large-size data sets.
Abstract（参考訳）: Quantile Regression (QR) は単一の条件量子を近似する方法を提供する。条件分布をより情報的に記述するために、QRは深層学習技術とマージして複数の量子を同時に推定することができる。しかし、QRロス関数の最小化は、そのような予測の妥当性に影響を与える非交差量子化を保証せず、特定のシナリオにおいて重要な問題を引き起こす。本稿では,任意の数の量子化を予測できる汎用的なディープラーニングアルゴリズムを提案する。これは,機械の精度に制約された量子化の単調性を保証し,代替モデルに対するモデリング性能を維持する。提案手法は,複数の実世界のデータセットを用いて評価し,大規模データセットにスケールすることを示す。

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