論文の概要: Unified Risk Analysis for Weakly Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08216v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 07:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 15:33:51.634733
• Title: Unified Risk Analysis for Weakly Supervised Learning
• Title（参考訳）: 弱教師付き学習における統一リスク分析
• Authors: Chao-Kai Chiang, Masashi Sugiyama
• Abstract要約: 弱教師付き学習のための包括的理解と統一的方法論を提供する枠組みを導入する。 フレームワークの定式化コンポーネントは、汚染の観点から、どのように弱い監督が形成されるかの統一的な解釈を提供する。 フレームワークの分析コンポーネントは、汚染除去プロセスと見なされ、リスクの書き直しを行う体系的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.75775694815172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Among the flourishing research of weakly supervised learning (WSL), we recognize the lack of a unified interpretation of the mechanism behind the weakly supervised scenarios, let alone a systematic treatment of the risk rewrite problem, a crucial step in the empirical risk minimization approach. In this paper, we introduce a framework providing a comprehensive understanding and a unified methodology for WSL. The formulation component of the framework, leveraging a contamination perspective, provides a unified interpretation of how weak supervision is formed and subsumes fifteen existing WSL settings. The induced reduction graphs offer comprehensive connections over WSLs. The analysis component of the framework, viewed as a decontamination process, provides a systematic method of conducting risk rewrite. In addition to the conventional inverse matrix approach, we devise a novel strategy called marginal chain aiming to decontaminate distributions. We justify the feasibility of the proposed framework by recovering existing rewrites reported in the literature.
• Abstract（参考訳）: 弱い教師付き学習(wsl)の隆盛する研究の中で,我々は,経験的リスク最小化アプローチにおける重要なステップであるリスク書き換え問題の体系的な処理を言うまでもなく,弱い教師付きシナリオの背後にあるメカニズムの統一的な解釈の欠如を認識している。 本稿では,WSLの包括的理解と統一的方法論を提供するフレームワークを紹介する。 フレームワークの定式化コンポーネントは、汚染の観点から、弱い監視方法の統一的な解釈を提供し、15の既存のWSL設定を仮定する。 誘導還元グラフはWSL上の包括的な接続を提供する。 フレームワークの分析コンポーネントは、汚染除去プロセスと見なされ、リスクの書き直しを行う体系的な方法を提供する。 従来の逆行列法に加えて, 分布の分解を目的とした辺鎖と呼ばれる新しい戦略を考案する。 文献で報告されている既存の書き直しを復元することにより,提案フレームワークの実現可能性の正当化を図る。

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