論文の概要: Online Agnostic Multiclass Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15113v1
• Date: Mon, 30 May 2022 13:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 21:06:44.121012
• Title: Online Agnostic Multiclass Boosting
• Title（参考訳）: オンラインAgnostic Multiclass Boosting
• Authors: Vinod Raman, Ambuj Tewari
• Abstract要約: オンライン・アグノスティック・ミュートリクラス分類のための最初のブースティング・アルゴリズムを提案する。 我々の削減により、統計的非依存、オンライン実現可能、および統計的実現可能なマルチクラスブースティングのためのアルゴリズムの構築が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.22409095000365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Boosting is a fundamental approach in machine learning that enjoys both strong theoretical and practical guarantees. At a high-level, boosting algorithms cleverly aggregate weak learners to generate predictions with arbitrarily high accuracy. In this way, boosting algorithms convert weak learners into strong ones. Recently, Brukhim et al. extended boosting to the online agnostic binary classification setting. A key ingredient in their approach is a clean and simple reduction to online convex optimization, one that efficiently converts an arbitrary online convex optimizer to an agnostic online booster. In this work, we extend this reduction to multiclass problems and give the first boosting algorithm for online agnostic mutliclass classification. Our reduction also enables the construction of algorithms for statistical agnostic, online realizable, and statistical realizable multiclass boosting.
• Abstract（参考訳）: boostingは、強力な理論的および実用的保証を享受する機械学習の基本的なアプローチである。 高レベルでは、強化アルゴリズムは弱い学習者を巧みに集約し、任意の精度で予測を生成する。 このように、アルゴリズムの強化は弱い学習者を強い学習者に変換する。 最近、Brukhimらにより、オンラインの非依存バイナリ分類設定が強化された。 彼らのアプローチの重要な要素は、任意のオンライン凸最適化器を非依存のオンラインブースターに効率的に変換する、オンライン凸最適化へのクリーンでシンプルな還元である。 本研究では,この削減をマルチクラス問題に拡張し,オンライン非依存な変異クラス分類のための最初のブースティングアルゴリズムを提案する。 我々の削減により、統計的非依存、オンライン実現可能、および統計的実現可能なマルチクラスブースティングのためのアルゴリズムの構築が可能になる。

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