論文の概要: The Isotonic Mechanism for Exponential Family Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11160v3
• Date: Mon, 2 Oct 2023 14:33:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 17:43:13.446775
• Title: The Isotonic Mechanism for Exponential Family Estimation
• Title（参考訳）: 指数的家族推定のための等速的メカニズム
• Authors: Yuling Yan, Weijie J. Su, Jianqing Fan
• Abstract要約: 2023年、ICML(International Conference on Machine Learning)は、複数の投稿者に対して、認識された品質に基づいて応募をランク付けするよう要求した。 本稿では,これらの著者別ランキングを用いて,機械学習および人工知能会議におけるピアレビューを強化することを目的とする。 このメカニズムは、著者特定ランキングに固執しながら、元のスコアと密接に一致した調整されたスコアを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.542906034919977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In 2023, the International Conference on Machine Learning (ICML) required authors with multiple submissions to rank their submissions based on perceived quality. In this paper, we aim to employ these author-specified rankings to enhance peer review in machine learning and artificial intelligence conferences by extending the Isotonic Mechanism to exponential family distributions. This mechanism generates adjusted scores that closely align with the original scores while adhering to author-specified rankings. Despite its applicability to a broad spectrum of exponential family distributions, implementing this mechanism does not require knowledge of the specific distribution form. We demonstrate that an author is incentivized to provide accurate rankings when her utility takes the form of a convex additive function of the adjusted review scores. For a certain subclass of exponential family distributions, we prove that the author reports truthfully only if the question involves only pairwise comparisons between her submissions, thus indicating the optimality of ranking in truthful information elicitation. Moreover, we show that the adjusted scores improve dramatically the estimation accuracy compared to the original scores and achieve nearly minimax optimality when the ground-truth scores have bounded total variation. We conclude the paper by presenting experiments conducted on the ICML 2023 ranking data, which show significant estimation gain using the Isotonic Mechanism.
• Abstract（参考訳）: 2023年、ICML(International Conference on Machine Learning)は、複数の投稿者に対して、認識された品質に基づいて応募をランク付けするよう要求した。 本稿では,これら著者特定ランキングを用いて,等張的メカニズムを指数関数的家族分布に拡張することにより,機械学習および人工知能会議におけるピアレビューを強化することを目的とする。 この機構は、著者特定ランキングに固執しながら、元のスコアと密接に一致する調整されたスコアを生成する。 指数関数分布の幅広いスペクトルに適用できるにもかかわらず、このメカニズムの実装は特定の分布形式に関する知識を必要としない。 著者は,調整済みレビュースコアの凸付加関数の形式を取ると,正確なランク付けを行うようにインセンティブが付与される。 指数関数的家族分布のある種のサブクラスについて、著者が真に報告するのは、その質問が提出物間のペア比較のみを含む場合に限り、真に情報を引き出す際のランク付けの最適性を示す。 さらに, 調整したスコアは, 原点よりも推定精度が劇的に向上し, 接地トラススコアが総変動に束縛された場合, ほぼ最小の最適性が得られることを示した。 本論文はICML 2023ランキングデータを用いて,イソトニック機構を用いた有意な推定ゲインを示す実験を行った。

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