論文の概要: An Adaptive Method for Weak Supervision with Drifting Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01658v2
• Date: Thu, 01 May 2025 23:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.587994
• Title: An Adaptive Method for Weak Supervision with Drifting Data
• Title（参考訳）: ドリフトデータを用いた弱スーパービジョンの一適応法
• Authors: Alessio Mazzetto, Reza Esfandiarpoor, Akash Singirikonda, Eli Upfal, Stephen H. Bach,
• Abstract要約: 非定常的な環境では,厳格な品質保証を施した適応手法を導入する。 我々は、弱い監督源の精度が時間とともにドリフトできる非定常的なケースに焦点を当てる。 我々のアルゴリズムはドリフトに関する仮定を一切必要とせず、ウィンドウサイズを動的に変化させることで入力に基づいて適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.978765085621514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce an adaptive method with formal quality guarantees for weak supervision in a non-stationary setting. Our goal is to infer the unknown labels of a sequence of data by using weak supervision sources that provide independent noisy signals of the correct classification for each data point. This setting includes crowdsourcing and programmatic weak supervision. We focus on the non-stationary case, where the accuracy of the weak supervision sources can drift over time, e.g., because of changes in the underlying data distribution. Due to the drift, older data could provide misleading information to infer the label of the current data point. Previous work relied on a priori assumptions on the magnitude of the drift to decide how much data to use from the past. In contrast, our algorithm does not require any assumptions on the drift, and it adapts based on the input by dynamically varying its window size. In particular, at each step, our algorithm estimates the current accuracies of the weak supervision sources by identifying a window of past observations that guarantees a near-optimal minimization of the trade-off between the error due to the variance of the estimation and the error due to the drift. Experiments on synthetic and real-world labelers show that our approach adapts to the drift.
• Abstract（参考訳）: 非定常的な環境では,厳格な品質保証を施した適応手法を導入する。 我々のゴールは、各データポイントの正しい分類の独立したノイズ信号を提供する弱い監督源を用いて、データの列の未知のラベルを推測することである。 この設定にはクラウドソーシングとプログラムによる弱い監督が含まれる。 我々は、データ分布の変化により、弱い監督源の精度が時間の経過とともにドリフトできる非定常的なケースに焦点をあてる。 ドリフトのため、古いデータは現在のデータポイントのラベルを推測するために誤解を招く情報を提供することができた。 これまでの作業は、過去のデータ使用量を決定するために、ドリフトの大きさに関する前提に頼っていた。 対照的に、我々のアルゴリズムはドリフトに関する仮定を一切必要とせず、ウィンドウサイズを動的に変化させることで入力に基づいて適応する。 特に,各ステップにおいて,推定誤差の分散によるトレードオフとドリフトによる誤差とのトレードオフを最適に最小化する過去の観測窓を同定することにより,弱監督源の現在の精度を推定する。 人工ラベルと実世界のラベルの実験は、我々のアプローチがドリフトに適応していることを示している。

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