論文の概要: Minimal Learning Machine for Multi-Label Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05518v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 15:32:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:04:42.228305
• Title: Minimal Learning Machine for Multi-Label Learning
• Title（参考訳）: マルチラベル学習のための最小学習装置
• Authors: Joonas Hämäläinen, Antoine Hubermont, Amauri Souza, César L. C. Mattos, João P. P. Gomes, Tommi Kärkkäinen,
• Abstract要約: 最小限の学習マシンである距離に基づく教師付き手法は、データから予測モデルを構築する。 そこで我々は,そのコアコンポーネントである距離マッピングがマルチラベル学習にどのように適応できるかを,新しい手法を提案し,評価する。 提案手法は,距離マッピングと逆距離重み付けを組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3975558777609915
• License:
• Abstract: Distance-based supervised method, the minimal learning machine, constructs a predictive model from data by learning a mapping between input and output distance matrices. In this paper, we propose new methods and evaluate how their core component, the distance mapping, can be adapted to multi-label learning. The proposed approach is based on combining the distance mapping with an inverse distance weighting. Although the proposal is one of the simplest methods in the multi-label learning literature, it achieves state-of-the-art performance for small to moderate-sized multi-label learning problems. In addition to its simplicity, the proposed method is fully deterministic: Its hyper-parameter can be selected via ranking loss-based statistic which has a closed form, thus avoiding conventional cross-validation-based hyper-parameter tuning. In addition, due to its simple linear distance mapping-based construction, we demonstrate that the proposed method can assess the uncertainty of the predictions for multi-label classification, which is a valuable capability for data-centric machine learning pipelines.
• Abstract（参考訳）: 最小限の学習機械である距離に基づく教師付き手法は、入力と出力距離行列のマッピングを学習することにより、データから予測モデルを構築する。 本稿では,新しい手法を提案し,そのコアコンポーネントである距離マッピングがマルチラベル学習にどのように適用できるかを評価する。 提案手法は,距離マッピングと逆距離重み付けを組み合わせたものである。 提案手法は,多言語学習における最も単純な手法の1つであるが,中小・中小の多言語学習問題に対して,最先端の性能を実現する。 その単純さに加えて,提案手法は完全に決定論的であり,従来のクロスバリデーションに基づくハイパーパラメータチューニングを回避するために,その超パラメータはクローズド形式のランキングベース統計によって選択することができる。 さらに,その単純な線形距離マッピングに基づく構成により,データ中心の機械学習パイプラインに有用な多ラベル分類の予測の不確実性を評価することができることを示した。

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