論文の概要: When No-Rejection Learning is Consistent for Regression with Rejection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02932v4
• Date: Sun, 21 Apr 2024 07:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 01:02:16.569710
• Title: When No-Rejection Learning is Consistent for Regression with Rejection
• Title（参考訳）: 非退行学習は退行を伴う回帰に一貫性がある場合
• Authors: Xiaocheng Li, Shang Liu, Chunlin Sun, Hanzhao Wang,
• Abstract要約: 本研究では,すべてのデータを用いて予測を学習するノンリジェクト学習戦略について検討する。 本稿では,すべてのデータを用いて予測を学習するノンリジェクト学習戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.244583592648443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning with rejection has been a prototypical model for studying the human-AI interaction on prediction tasks. Upon the arrival of a sample instance, the model first uses a rejector to decide whether to accept and use the AI predictor to make a prediction or reject and defer the sample to humans. Learning such a model changes the structure of the original loss function and often results in undesirable non-convexity and inconsistency issues. For the classification with rejection problem, several works develop consistent surrogate losses for the joint learning of the predictor and the rejector, while there have been fewer works for the regression counterpart. This paper studies the regression with rejection (RwR) problem and investigates a no-rejection learning strategy that uses all the data to learn the predictor. We first establish the consistency for such a strategy under the weak realizability condition. Then for the case without the weak realizability, we show that the excessive risk can also be upper bounded with the sum of two parts: prediction error and calibration error. Lastly, we demonstrate the advantage of such a proposed learning strategy with empirical evidence.
• Abstract（参考訳）: 拒絶による学習は、予測タスクにおける人間とAIの相互作用を研究するための原型モデルである。 サンプルインスタンスが到着すると、まずモデルがリジェクターを使用してAI予測器を受理し、使用するかを判断し、予測するか、サンプルを人間に延期する。 そのようなモデルを学ぶと、元の損失関数の構造が変化し、しばしば望ましくない非凸性や矛盾の問題が発生する。 拒絶問題のある分類では、いくつかの研究が予測子と拒絶子の合同学習において一貫したサロゲート損失を生じさせるが、回帰問題に対する研究は少ない。 本稿では,レグレッションをレグレッション(RwR)問題を用いて検討し,すべてのデータを用いて予測器を学習するノンリジェクション学習戦略について検討する。 まず、弱い実現可能性条件の下で、このような戦略の整合性を確立する。 そして、弱い実現可能性のない場合、過大なリスクは、予測誤差と校正誤差の2つの部分の和に上限づけられることが示される。 最後に,このような学習戦略の利点を実証的証拠で示す。

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