論文の概要: Online Learning with Set-Valued Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06247v2
- Date: Thu, 29 Jun 2023 20:04:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-03 14:51:27.263932
- Title: Online Learning with Set-Valued Feedback
- Title（参考訳）: 集合価値フィードバックによるオンライン学習
- Authors: Vinod Raman, Unique Subedi, Ambuj Tewari
- Abstract要約: 学習者は1つのラベルを予測するが、フィードバックとしてラベルのテキストセットを受け取る。
単一ラベルフィードバックによるオンラインマルチクラス学習とは異なり、決定論的かつランダムなオンライン学習は、実現可能な設定においてもテキストと同等であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.11922027966447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study a variant of online multiclass classification where the learner
predicts a single label but receives a \textit{set of labels} as feedback. In
this model, the learner is penalized for not outputting a label contained in
the revealed set. We show that unlike online multiclass learning with
single-label feedback, deterministic and randomized online learnability are
\textit{not equivalent} even in the realizable setting with set-valued
feedback. Accordingly, we give two new combinatorial dimensions, named the Set
Littlestone and Measure Shattering dimension, that tightly characterize
deterministic and randomized online learnability respectively in the realizable
setting. In addition, we show that the Measure Shattering dimension tightly
characterizes online learnability in the agnostic setting. Finally, we show
that practical learning settings like online multilabel ranking, online
multilabel classification, and online interval learning are specific instances
of our general framework.
- Abstract（参考訳）: 学習者が1つのラベルを予測するが、フィードバックとして \textit{set of labels} を受け取るオンラインマルチクラス分類の変種を調査した。
このモデルでは、明らかにされた集合に含まれるラベルを出力しないために学習者がペナルティを課される。
単一ラベルフィードバックによるオンラインマルチクラス学習とは異なり、決定論的かつランダム化されたオンライン学習能力は、セット値フィードバックで実現可能な設定でも \textit{not equivalent} である。
そこで我々は, 決定論的およびランダムなオンライン学習を, 実現可能な設定でそれぞれ特徴付ける2つの新しい組合せ次元, Set Littlestone と Measure Shattering を提示する。
さらに,測定シェータリング次元は,非依存的な環境下でのオンライン学習性を強く特徴付けることを示す。
最後に,オンラインマルチラベルランキング,オンラインマルチラベル分類,オンラインインターバル学習といった実践的な学習環境が,我々の汎用フレームワークの具体例であることを示す。
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