論文の概要: Weakly Supervised AUC Optimization: A Unified Partial AUC Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14258v2
- Date: Wed, 27 Mar 2024 05:45:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 23:22:06.700115
- Title: Weakly Supervised AUC Optimization: A Unified Partial AUC Approach
- Title(参考訳): 弱々しいAUC最適化:統一された部分的AUCアプローチ
- Authors: Zheng Xie, Yu Liu, Hao-Yuan He, Ming Li, Zhi-Hua Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,弱い教師付きAUC最適化問題に対する統一的なフレームワークであるWSAUCを提案する。
まず, 汚染された集合に対するAUCリスクを最小化するための共通定式化として, 各種弱教師付きシナリオにおけるAUC最適化問題を考察した。
次に, 汚染ラベルの存在下でのAUCの堅牢なトレーニング目標となる, 新しい部分的AUC, 特に逆部分的AUC (rpAUC) を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 53.59993683627623
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since acquiring perfect supervision is usually difficult, real-world machine learning tasks often confront inaccurate, incomplete, or inexact supervision, collectively referred to as weak supervision. In this work, we present WSAUC, a unified framework for weakly supervised AUC optimization problems, which covers noisy label learning, positive-unlabeled learning, multi-instance learning, and semi-supervised learning scenarios. Within the WSAUC framework, we first frame the AUC optimization problems in various weakly supervised scenarios as a common formulation of minimizing the AUC risk on contaminated sets, and demonstrate that the empirical risk minimization problems are consistent with the true AUC. Then, we introduce a new type of partial AUC, specifically, the reversed partial AUC (rpAUC), which serves as a robust training objective for AUC maximization in the presence of contaminated labels. WSAUC offers a universal solution for AUC optimization in various weakly supervised scenarios by maximizing the empirical rpAUC. Theoretical and experimental results under multiple settings support the effectiveness of WSAUC on a range of weakly supervised AUC optimization tasks.
- Abstract(参考訳): 完全な監視を得ることは通常難しいため、現実の機械学習タスクは、しばしば不正確な、不完全な、あるいは不正確な監督に直面する。
本稿では,AUC最適化問題を弱教師付けする統合フレームワークであるWSAUCについて述べる。
WSAUCフレームワーク内では、まず、汚染された集合上でのAUCリスクを最小限に抑える共通の定式化として、様々な弱教師付きシナリオにおけるAUC最適化問題をモデル化し、経験的リスク最小化問題と真のAUCとの整合性を実証する。
そこで我々は, 汚染ラベルの存在下でのAUC最大化のための堅牢なトレーニング目標として, 逆部分AUC (rpAUC) を新たに導入した。
WSAUCは、経験的rpAUCを最大化することにより、様々な弱教師付きシナリオにおいてAUC最適化のための普遍的なソリューションを提供する。
複数の条件下での理論的および実験的結果は、弱い教師付きAUC最適化タスクにおけるWSAUCの有効性を支持する。
関連論文リスト
- On the Effectiveness of Supervision in Asymmetric Non-Contrastive Learning [5.123232962822044]
非対称非競合学習(ANCL)は、自己指導的表現学習において、対照的な学習よりも優れていることが多い。
教師付き表現学習のためのANCL(SupSiamとSupBYOL)について検討し,より優れた表現を実現するためにANCLのラベルを活用する。
分析の結果,ANCLの監督はクラス内ばらつきを低減し,最高の性能を達成するためには,監督の貢献を調整すべきであることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T06:43:15Z) - DRAUC: An Instance-wise Distributionally Robust AUC Optimization
Framework [133.26230331320963]
ROC曲線のエリア(AUC)は、長い尾の分類のシナリオにおいて広く用いられている指標である。
本研究では,分散ロバストAUC(DRAUC)のインスタンスワイドサロゲート損失を提案し,その上に最適化フレームワークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T12:15:57Z) - AUC Optimization from Multiple Unlabeled Datasets [14.318887072787938]
U$m$-AUCは、U$m$データを多ラベルAUC最適化問題に変換するAUC最適化手法である。
提案したU$m$-AUCは理論的および実験的に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T06:43:42Z) - Asymptotically Unbiased Instance-wise Regularized Partial AUC
Optimization: Theory and Algorithm [101.44676036551537]
One-way partial AUC (OPAUC) と Two-way partial AUC (TPAUC) はバイナリ分類器の平均性能を測定する。
既存の手法のほとんどはPAUCをほぼ最適化するしかなく、制御不能なバイアスにつながる。
本稿では,分散ロバスト最適化AUCによるPAUC問題の簡易化について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-08T08:26:22Z) - Minimax AUC Fairness: Efficient Algorithm with Provable Convergence [35.045187964671335]
実用性を維持しつつ,グループ内AUCとグループ間AUCの両方を組み込んだミニマックス学習・バイアス軽減フレームワークを提案する。
この枠組みに基づいて,効率的な最適化アルゴリズムを設計し,その最小グループレベルのAUCへの収束性を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-22T17:11:45Z) - Balanced Self-Paced Learning for AUC Maximization [88.53174245457268]
既存のセルフパッチ方式は、ポイントワイズAUCに限られている。
我々のアルゴリズムは閉形式解に基づいて定常点に収束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-08T02:09:32Z) - AUC Maximization in the Era of Big Data and AI: A Survey [64.50025542570235]
ROC曲線下の領域(AUC)は、フォードデータ不均衡のパフォーマンスを評価するための選択肢である。
AUCは、AUCスコアを直接最大化することで予測モデルを学習する学習パラダイムを指す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T19:24:05Z) - Learning with Multiclass AUC: Theory and Algorithms [141.63211412386283]
ROC曲線 (AUC) の下の領域は、不均衡学習やレコメンダシステムといった問題に対するよく知られたランキング基準である。
本稿では,マルチクラスAUCメトリクスを最適化することで,多クラススコアリング関数を学習する問題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T05:18:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。