論文の概要: Comparing Apples to Oranges: Learning Similarity Functions for Data
Produced by Different Distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12731v1
- Date: Fri, 26 Aug 2022 15:38:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-29 12:38:19.192055
- Title: Comparing Apples to Oranges: Learning Similarity Functions for Data
Produced by Different Distributions
- Title（参考訳）: Appleとオレンジの比較:異なる分布から生成されたデータの類似性関数を学習する
- Authors: Leonidas Tsepenekas and Ivan Brugere
- Abstract要約: 本稿では,これらのグループ間の類似性関数を,限られた量の専門家のフィードバックのみを用いて学習するサンプリングフレームワークを提案する。
厳密な境界を持つ解析結果を示し、大規模な実験を通してアルゴリズムを実証的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.473594300236128
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Similarity functions measure how comparable pairs of elements are, and play a
key role in a wide variety of applications, e.g., Clustering problems and
considerations of Individual Fairness. However, access to an accurate
similarity function should not always be considered guaranteed. Specifically,
when the elements to be compared are produced by different distributions, or in
other words belong to different ``demographic'' groups, knowledge of their true
similarity might be very difficult to obtain. In this work, we present a
sampling framework that learns these across-groups similarity functions, using
only a limited amount of experts' feedback. We show analytical results with
rigorous bounds, and empirically validate our algorithms via a large suite of
experiments.
- Abstract（参考訳）: 類似度関数は、要素の対が同等であるかを測り、例えばクラスタリング問題や個人フェアネスの考慮など、幅広いアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
しかし、正確な類似性関数へのアクセスは必ずしも保証されるべきではない。
具体的には、比較対象の要素が異なる分布によって生成される場合、あるいは別の「デムグラフィック」グループに属する場合、それらの真の類似性に関する知識を得るのは非常に困難である。
本稿では,これらグループ間の類似度関数を,少数の専門家のフィードバックのみを用いて学習するサンプリングフレームワークを提案する。
厳密な境界で解析結果を示し,大規模な実験によりアルゴリズムを実証的に検証した。
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