論文の概要: Regularized Data Programming with Automated Bayesian Prior Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08677v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 15:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:26:03.611156
• Title: Regularized Data Programming with Automated Bayesian Prior Selection
• Title（参考訳）: ベイズ自動事前選択による正規化データプログラミング
• Authors: Jacqueline R. M. A. Maasch, Hao Zhang, Qian Yang, Fei Wang, Volodymyr Kuleshov
• Abstract要約: 本研究は,DP目標を正規化項で拡張することにより,教師なし学習の失敗を緩和する古典DPのベイズ拡張を導入する。 その結果, 正規化DPは, 最大得票率と多数票率に対して性能を向上し, 高い解釈可能性を示し, 低いデータ体制下での性能を高めることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.27188290328545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The cost of manual data labeling can be a significant obstacle in supervised learning. Data programming (DP) offers a weakly supervised solution for training dataset creation, wherein the outputs of user-defined programmatic labeling functions (LFs) are reconciled through unsupervised learning. However, DP can fail to outperform an unweighted majority vote in some scenarios, including low-data contexts. This work introduces a Bayesian extension of classical DP that mitigates failures of unsupervised learning by augmenting the DP objective with regularization terms. Regularized learning is achieved through maximum a posteriori estimation with informative priors. Majority vote is proposed as a proxy signal for automated prior parameter selection. Results suggest that regularized DP improves performance relative to maximum likelihood and majority voting, confers greater interpretability, and bolsters performance in low-data regimes.
• Abstract（参考訳）: 手動データラベリングのコストは教師あり学習において大きな障害となる。 データプログラミング(dp)は、ユーザー定義プログラムラベリング関数(lfs)の出力を教師なし学習によって調整する、データセット作成をトレーニングするための弱い教師付きソリューションを提供する。 しかし、DPは、低データのコンテキストを含むいくつかのシナリオで、過度な多数決を上回りません。 本研究は,DP目標を正規化項で拡張することにより,教師なし学習の失敗を緩和する古典DPのベイズ拡張を導入する。 正規化学習は、情報優先を伴う最大後進推定によって達成される。 自動事前パラメータ選択のための代用信号として、多数決が提案されている。 その結果, 正則化dpは, 最大確率と多数決に対する性能向上, 解釈可能性の向上, 低データ環境の性能向上に寄与することが示唆された。

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