論文の概要: Xtreme Margin: A Tunable Loss Function for Binary Classification Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00176v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 22:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 12:50:04.224227
• Title: Xtreme Margin: A Tunable Loss Function for Binary Classification Problems
• Title（参考訳）: Xtreme Margin:二項分類問題に対するTunable Loss関数
• Authors: Rayan Wali
• Abstract要約: 本稿では,新しい損失関数 Xtreme Margin の損失関数について概説する。 二進的クロスエントロピーやヒンジ損失関数とは異なり、この損失関数は研究者や実践者がトレーニングプロセスに柔軟性をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Loss functions drive the optimization of machine learning algorithms. The choice of a loss function can have a significant impact on the training of a model, and how the model learns the data. Binary classification is one of the major pillars of machine learning problems, used in medical imaging to failure detection applications. The most commonly used surrogate loss functions for binary classification include the binary cross-entropy and the hinge loss functions, which form the focus of our study. In this paper, we provide an overview of a novel loss function, the Xtreme Margin loss function. Unlike the binary cross-entropy and the hinge loss functions, this loss function provides researchers and practitioners flexibility with their training process, from maximizing precision and AUC score to maximizing conditional accuracy for a particular class, through tunable hyperparameters $\lambda_1$ and $\lambda_2$, i.e., changing their values will alter the training of a model.
• Abstract（参考訳）: 損失関数は機械学習アルゴリズムの最適化を駆動する。 損失関数の選択はモデルのトレーニングやモデルがどのようにデータを学習するかに大きな影響を与える可能性がある。 バイナリ分類は、医療画像の故障検出に使用される機械学習問題の主要な柱の1つである。 二項分類において最も一般的に用いられるサーロゲート損失関数は二項クロスエントロピーとヒンジ損失関数であり、これは我々の研究の焦点となっている。 本稿では,新しい損失関数であるxtreme margin loss functionの概要について述べる。 2値のクロスエントロピーやヒンジ損失関数とは異なり、この損失関数は研究者や実践者が、精度とAUCスコアの最大化から、調整可能なハイパーパラメータ $\lambda_1$ と $\lambda_2$ を通じて、特定のクラスの条件精度の最大化まで、トレーニングプロセスの柔軟性を提供する。

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