論文の概要: Deep Huber quantile regression networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10306v1
• Date: Sat, 17 Jun 2023 09:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 23:16:59.232427
• Title: Deep Huber quantile regression networks
• Title（参考訳）: Deep Huber 量子レグレッションネットワーク
• Authors: Hristos Tyralis, Georgia Papacharalampous, Nilay Dogulu, Kwok P. Chun
• Abstract要約: QRNNとERNNをエッジケースとしてネストするディープハマー量子回帰ネットワーク(DHQRN)を導入する。 DHQRNは、限定的なケースとして量子化と期待をネストするという意味で、より一般的な関数であるHuber量子化を予測できる。 概念実証として、オーストラリアにおける住宅価格の予測にDHQRNを適用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Typical machine learning regression applications aim to report the mean or the median of the predictive probability distribution, via training with a squared or an absolute error scoring function. The importance of issuing predictions of more functionals of the predictive probability distribution (quantiles and expectiles) has been recognized as a means to quantify the uncertainty of the prediction. In deep learning (DL) applications, that is possible through quantile and expectile regression neural networks (QRNN and ERNN respectively). Here we introduce deep Huber quantile regression networks (DHQRN) that nest QRNNs and ERNNs as edge cases. DHQRN can predict Huber quantiles, which are more general functionals in the sense that they nest quantiles and expectiles as limiting cases. The main idea is to train a deep learning algorithm with the Huber quantile regression function, which is consistent for the Huber quantile functional. As a proof of concept, DHQRN are applied to predict house prices in Australia. In this context, predictive performances of three DL architectures are discussed along with evidential interpretation of results from an economic case study.
• Abstract（参考訳）: 典型的な機械学習回帰アプリケーションは、正方形または絶対誤差スコアリング関数を用いたトレーニングを通じて、予測確率分布の平均または中央値の報告を目的としている。 予測確率分布 (quantiles と expectiles) のより機能的な予測の発行の重要性は、予測の不確実性を定量化する手段として認識されている。 ディープラーニング(dl)アプリケーションでは、量子化と期待回帰ニューラルネットワーク(それぞれqrnnとernn)によって実現可能です。 本稿では、QRNNとERNNをエッジケースとしてネストするディープハマー量子回帰ネットワーク(DHQRN)を紹介する。 DHQRNは、限定的なケースとして量子化と期待をネストするという意味で、より一般的な関数であるHuber量子化を予測できる。 主なアイデアは、Huber量子化関数に一貫性のあるHuber量子化回帰関数でディープラーニングアルゴリズムをトレーニングすることである。 概念実証として、オーストラリアの住宅価格を予測するためにdhqrnが用いられる。 この文脈では、3つのDLアーキテクチャの予測性能と、経済ケーススタディの結果の明確な解釈について論じる。

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