Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Generalized Weighted Loss for SVC and MLP

論文の概要: A Generalized Weighted Loss for SVC and MLP

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12011v1
Date: Wed, 22 Feb 2023 17:56:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-24 15:07:14.620749
Title: A Generalized Weighted Loss for SVC and MLP
Title（参考訳）: SVCとMLPのための一般化重み付き損失
Authors: Filippo Portera
Abstract要約: 統合ルーチンの一般化である誤り重み付け方式をいくつか導入する。結果は、エラーが標準手順よりも悪くないことを証明し、何回か改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Usually standard algorithms employ a loss where each error is the mere absolute difference between the true value and the prediction, in case of a regression task. In the present, we introduce several error weighting schemes that are a generalization of the consolidated routine. We study both a binary classification model for Support Vector Classification and a regression net for Multi-layer Perceptron. Results proves that the error is never worse than the standard procedure and several times it is better.
Abstract（参考訳）: 通常、標準アルゴリズムは、回帰タスクの場合、各エラーが真の値と予測との絶対的な差であるような損失を用いる。本稿では,統合ルーチンの一般化である複数のエラー重み付けスキームを導入する。支援ベクトル分類のための二項分類モデルと多層パーセプトロンの回帰ネットについて検討した。結果は、エラーが標準手順よりも悪くなく、数回は良いことを証明している。

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