論文の概要: Skeptical binary inferences in multi-label problems with sets of probabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00662v1
• Date: Mon, 2 May 2022 05:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 23:15:33.954176
• Title: Skeptical binary inferences in multi-label problems with sets of probabilities
• Title（参考訳）: 確率集合をもつ多重ラベル問題における懐疑的二項推論
• Authors: Yonatan Carlos Carranza Alarc\'on and S\'ebastien Destercke
• Abstract要約: 複数ラベル問題に対する分布的に堅牢で懐疑的な推測を行うことの問題点を考察する。 懐疑論により、我々はこの集合内のすべての分布に対して真であるような推論のみを有効とみなすことができると理解する。 特にハミング損失の場合、多ラベル問題における共通損失関数について検討し、この設定において懐疑的な推論がいかに可能かを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of making distributionally robust, skeptical inferences for the multi-label problem, or more generally for Boolean vectors. By distributionally robust, we mean that we consider a set of possible probability distributions, and by skeptical we understand that we consider as valid only those inferences that are true for every distribution within this set. Such inferences will provide partial predictions whenever the considered set is sufficiently big. We study in particular the Hamming loss case, a common loss function in multi-label problems, showing how skeptical inferences can be made in this setting. Our experimental results are organised in three sections; (1) the first one indicates the gain computational obtained from our theoretical results by using synthetical data sets, (2) the second one indicates that our approaches produce relevant cautiousness on those hard-to-predict instances where its precise counterpart fails, and (3) the last one demonstrates experimentally how our approach copes with imperfect information (generated by a downsampling procedure) better than the partial abstention [31] and the rejection rules.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数ラベル問題に対する分布的ロバスト,懐疑的推論,あるいはより一般にブールベクトルについて問題を考える。 分布的ロバストによって、可能な確率分布の集合を考えることを意味し、懐疑的により、我々はこの集合内のすべての分布に当てはまる推論のみが妥当であると考えることを理解している。 そのような推論は、考慮された集合が十分に大きいときに部分的な予測を与える。 特にハミング損失の場合、多ラベル問題における共通損失関数について検討し、この設定において懐疑的な推論がいかに可能かを示す。 Our experimental results are organised in three sections; (1) the first one indicates the gain computational obtained from our theoretical results by using synthetical data sets, (2) the second one indicates that our approaches produce relevant cautiousness on those hard-to-predict instances where its precise counterpart fails, and (3) the last one demonstrates experimentally how our approach copes with imperfect information (generated by a downsampling procedure) better than the partial abstention [31] and the rejection rules.

関連論文リスト

• A Unified View of Group Fairness Tradeoffs Using Partial Information Decomposition [6.702661996542768]
  本稿では,機械学習における顕著なグループフェアネス概念の関係について,新しい情報理論的視点を紹介する。 我々の主な貢献は、部分情報分解(PID)と呼ばれる情報理論における作業の本体を活用することにより、これらの3つの不公平性の正確な関係を解明することである。 本研究では,これら3つの不公平度尺度が重複し,相互に相反し,潜在的なトレードオフにつながるような粒状領域を特定するためにPIDを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T00:38:51Z)
• Identifiable Latent Neural Causal Models [82.14087963690561]
  因果表現学習は、低レベルの観測データから潜伏した高レベルの因果表現を明らかにすることを目指している。 因果表現の識別可能性に寄与する分布シフトのタイプを決定する。 本稿では,本研究の成果を実用的なアルゴリズムに翻訳し,信頼性の高い潜在因果表現の取得を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T04:13:55Z)
• Model-Agnostic Covariate-Assisted Inference on Partially Identified Causal Effects [1.9253333342733674]
  多くの因果推定値は、潜在的な結果間の観測不能な関節分布に依存するため、部分的にしか識別できない。 本研究では,部分的同定された推定値の広いクラスに対して,統一的かつモデルに依存しない推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T08:17:30Z)
• Fairness under Covariate Shift: Improving Fairness-Accuracy tradeoff with few Unlabeled Test Samples [21.144077993862652]
  我々は、ラベル付きトレーニングセットとともに、ラベル付きテストサンプルの小さなセットのみが利用可能である教師なしのシステムで運用する。 我々は、損失定式化による最適化が、最先端のベースラインよりも優れていることを実験的に検証した。 提案手法は, それらの性能を著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T14:39:51Z)
• Correcting Underrepresentation and Intersectional Bias for Classification [49.1574468325115]
  我々は、表現不足のバイアスによって破損したデータから学習する問題を考察する。 偏りのないデータの少ない場合、グループワイドのドロップアウト率を効率的に推定できることが示される。 本アルゴリズムは,有限VC次元のモデルクラスに対して,効率的な学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T18:25:44Z)
• Dealing with Unknown Variances in Best-Arm Identification [11.975934323118752]
  本研究では, 未知の分散に接続するか, 輸送コストを適応させることにより, 未知の分散に対処する2つのアプローチを紹介し, 解析する。 トラック・アンド・ストップとトップ2アルゴリズムにおける2つのサンプリングルールラッパーの理論的および実証的な性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T14:42:48Z)
• Bounding Counterfactuals under Selection Bias [60.55840896782637]
  本稿では,識別不能なクエリと識別不能なクエリの両方に対処するアルゴリズムを提案する。 選択バイアスによって引き起こされる欠如にもかかわらず、利用可能なデータの可能性は無限であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T10:33:10Z)
• Multi-label Chaining with Imprecise Probabilities [0.0]
  本稿では,古典的マルチラベル連鎖法を拡張し,不正確な確率推定を行うための2つの戦略を提案する。 このような推定に利用できる主な理由は、(1)連鎖において高い不確実性が検出された場合に慎重な予測を行うこと、(2)連鎖の初期決定におけるバイアスを回避し、より正確な予測を行うことである。 両手法の信頼性を検証したラベルの欠落に関する実験結果から,精度の高いモデルが故障した場合の予測が困難である事例に対して,本手法が関連する注意を喚起することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T16:43:31Z)
• Nested Counterfactual Identification from Arbitrary Surrogate Experiments [95.48089725859298]
  観測と実験の任意の組み合わせからネスト反事実の同定について検討した。 具体的には、任意のネストされた反事実を非ネストされたものへ写像できる反ファクト的非ネスト定理(英語版)(CUT)を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T12:51:04Z)
• Deconfounding Scores: Feature Representations for Causal Effect Estimation with Weak Overlap [140.98628848491146]
  推定対象の偏りを伴わずに高い重なりを生じさせる,デコンファウンディングスコアを導入する。 分離スコアは観測データで識別可能なゼロ共分散条件を満たすことを示す。 特に,この手法が標準正規化の魅力的な代替となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:50:11Z)
• Tractable Inference in Credal Sentential Decision Diagrams [116.6516175350871]
  確率感性決定図は、解離ゲートの入力が確率値によってアノテートされる論理回路である。 我々は、局所確率を質量関数のクレーダル集合に置き換えることができる確率の一般化である、クレーダル感性決定図を開発する。 まず,ノイズの多い7セグメント表示画像に基づく簡単なアプリケーションについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T16:04:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。