論文の概要: Loss Functions for Behavioral Game Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04778v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 20:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 17:31:51.417863
• Title: Loss Functions for Behavioral Game Theory
• Title（参考訳）: 行動ゲーム理論における損失関数
• Authors: Greg d'Eon, Sophie Greenwood, Kevin Leyton-Brown, and James Wright
• Abstract要約: 損失関数は負の対数類似度、クロスエントロピー、ブライアスコア、L2誤差を満足すべきである。 これらの公理を全て満たし、二乗L2誤差を含む損失関数の族を構築する。 実際、二乗L2誤差は、実際には比較的一般的に使われている唯一の許容される損失である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.660281166796246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Behavioral game theorists all use experimental data to evaluate predictive models of human behavior. However, they differ greatly in their choice of loss function for these evaluations, with error rate, negative log-likelihood, cross-entropy, Brier score, and L2 error all being common choices. We attempt to offer a principled answer to the question of which loss functions make sense for this task, formalizing desiderata that we argue loss functions should satisfy. We construct a family of loss functions, which we dub "diagonal bounded Bregman divergences", that satisfy all of these axioms and includes the squared L2 error. In fact, the squared L2 error is the only acceptable loss that is relatively commonly used in practice; we thus recommend its continued use to behavioral game theorists.
• Abstract（参考訳）: 行動ゲーム理論者はみな、人間の行動の予測モデルを評価するために実験データを使用する。 しかし、これらの評価における損失関数の選択は、誤差率、負の対数類似度、クロスエントロピー、ブライアスコア、L2エラーが共通の選択であるなど、大きく異なる。 我々は、損失関数がこのタスクにどのような意味を持つかという問題に対する原理的な答えを提供し、損失関数が満足すべきであると主張するデシデラタを形式化しようとする。 我々は、これらの公理を全て満たし、正方形L2誤差を含む「対角有界ブレグマン発散」をダブする損失関数の族を構築する。 実際、二乗l2エラーは、実際に比較的一般的に使用される唯一の許容される損失であり、行動ゲーム理論家への継続使用を推奨する。

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