論文の概要: Functional Output Regression with Infimal Convolution: Exploring the
Huber and $\epsilon$-insensitive Losses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08220v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 14:45:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-17 22:50:31.997017
- Title: Functional Output Regression with Infimal Convolution: Exploring the
Huber and $\epsilon$-insensitive Losses
- Title（参考訳）: 不完全な畳み込みを伴う機能的出力回帰: Huber と $\epsilon$-insensitive Losses の探索
- Authors: Alex Lambert, Dimitri Bouche, Zoltan Szabo, Florence d'Alch\'e-Buc
- Abstract要約: 本稿では,Forceファミリーの様々な形態のアウトレーヤや疎結合を扱えるフレキシブルなフレームワークを提案する。
計算的に抽出可能なアルゴリズムを双対性に頼って、結果のタスクに対処する。
このアプローチの効率は、合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において古典的な2乗損失設定と対比され、比較される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7835960292396256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The focus of the paper is functional output regression (FOR) with convoluted
losses. While most existing work consider the square loss setting, we leverage
extensions of the Huber and the $\epsilon$-insensitive loss (induced by infimal
convolution) and propose a flexible framework capable of handling various forms
of outliers and sparsity in the FOR family. We derive computationally tractable
algorithms relying on duality to tackle the resulting tasks in the context of
vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces. The efficiency of the approach
is demonstrated and contrasted with the classical squared loss setting on both
synthetic and real-world benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 論文の焦点は、畳み込み損失を伴う機能的出力回帰(for)である。
既存のほとんどの作品は正方形損失設定を考慮しているが、フーバーと$\epsilon$非感受性損失(インフィマル畳み込みによって引き起こされる)を活用し、様々な形の外れ値やforファミリーのスパーシティを扱える柔軟なフレームワークを提案している。
我々は、ベクトル値の再現核ヒルベルト空間の文脈で得られるタスクに取り組むために双対性に依存する計算可能なアルゴリズムを導出する。
このアプローチの効率性は、合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において古典的な2乗損失設定と対比される。
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