論文の概要: Risk Consistent Multi-Class Learning from Label Proportions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12836v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 03:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 14:45:27.119056
• Title: Risk Consistent Multi-Class Learning from Label Proportions
• Title（参考訳）: ラベル比率によるリスク一貫性のある多クラス学習
• Authors: Ryoma Kobayashi, Yusuke Mukuta, Tatsuya Harada
• Abstract要約: 本研究は,バッグにトレーニングインスタンスを提供するMCLLP設定によるマルチクラス学習に対処する。 既存のほとんどのMCLLPメソッドは、インスタンスの予測や擬似ラベルの割り当てにバッグワイズな制約を課している。 経験的リスク最小化フレームワークを用いたリスク一貫性手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.0125322353281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study addresses a multiclass learning from label proportions (MCLLP) setting in which training instances are provided in bags and only the proportion of each class within the bags is provided. Most existing MCLLP methods impose bag-wise constraints on the prediction of instances or assign them pseudo-labels; however, none of these methods have a theoretical consistency. To solve this problem, a risk-consistent method is proposed for instance classification using the empirical risk minimization framework, and its estimation error bound is derived. An approximation method is proposed for the proposed risk estimator, to apply it to large bags, by diverting the constraints on bags in existing research. The proposed method can be applied to any deep model or loss and is compatible with stochastic optimization. Experiments are conducted on benchmarks to verify the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,バッグ内のトレーニングインスタンスが提供され,バッグ内の各クラスの割合のみを提供するラベル比率(mcllp)設定からの多クラス学習について述べる。 既存のほとんどのMCLLPメソッドは、インスタンスの予測や擬似ラベルの割り当てにバグワイドな制約を課すが、いずれの手法も理論的に整合性はない。 この問題を解決するために,経験的リスク最小化フレームワークを用いたリスク一貫性手法を提案し,その推定誤差を導出する。 提案手法は,既存研究の袋に制約を分散させることにより,大きな袋に適用するためのリスク推定器の近似手法を提案する。 提案手法はどんな深層モデルや損失にも適用でき,確率的最適化と互換性がある。 提案手法の有効性を検証するためのベンチマーク実験を行った。

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