論文の概要: Unimodal Distributions for Ordinal Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04547v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 13:00:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 14:14:57.938073
- Title: Unimodal Distributions for Ordinal Regression
- Title(参考訳): 正規回帰のための一様分布
- Authors: Jaime S. Cardoso and Ricardo Cruz and Tom\'e Albuquerque
- Abstract要約: 予測モデルに一助分布の選好を組み込むための2つの新しいアプローチを提案する。
確率的単純性における一様分布の集合を解析し、基本的性質を確立する。
次に、一様分布を課す新しいアーキテクチャと、一様性を促進する集合における射影の概念に依存する新しい損失項を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.642698101441705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many real-world prediction tasks, class labels contain information about
the relative order between labels that are not captured by commonly used loss
functions such as multicategory cross-entropy. Recently, the preference for
unimodal distributions in the output space has been incorporated into models
and loss functions to account for such ordering information. However, current
approaches rely on heuristics that lack a theoretical foundation. Here, we
propose two new approaches to incorporate the preference for unimodal
distributions into the predictive model. We analyse the set of unimodal
distributions in the probability simplex and establish fundamental properties.
We then propose a new architecture that imposes unimodal distributions and a
new loss term that relies on the notion of projection in a set to promote
unimodality. Experiments show the new architecture achieves top-2 performance,
while the proposed new loss term is very competitive while maintaining high
unimodality.
- Abstract(参考訳): 多くの実世界の予測タスクでは、クラスラベルはラベル間の相対順序に関する情報を含んでおり、マルチカテゴリクロスエントロピーのような一般的な損失関数ではキャプチャされない。
近年,そのような順序付け情報を考慮したモデルや損失関数に,出力空間における一様分布の嗜好が組み込まれている。
しかし、現在のアプローチは理論的基礎を持たないヒューリスティックスに依存している。
本稿では,一様分布の選好を予測モデルに組み込むための2つの新しいアプローチを提案する。
確率シンプレックスにおける一様分布の集合を解析し,基本特性を定式化する。
次に、一様分布を課す新しいアーキテクチャと、一様性を促進する集合における射影の概念に依存する新しい損失項を提案する。
実験では、新しいアーキテクチャはトップ2のパフォーマンスを達成するが、提案された新しい損失項は、高い一様性を維持しながら非常に競争力がある。
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