論文の概要: A post-selection algorithm for improving dynamic ensemble selection methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14307v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 12:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 10:33:09.958672
• Title: A post-selection algorithm for improving dynamic ensemble selection methods
• Title（参考訳）: 動的アンサンブル選択法を改善するポスト選択アルゴリズム
• Authors: Paulo R.G. Cordeiro, George D.C. Cavalcanti and Rafael M.O. Cruz
• Abstract要約: ポストセレクション動的アンサンブル選択(PS-DES)は、異なるメトリクスを用いて複数のDES技術によって選択されたアンサンブルを評価するポストセレクション方式である。 精度を基準としてアンサンブルを選択することで、PS-DESは個々のDES技術よりも優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.59003008107689
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Ensemble Selection (DES) is a Multiple Classifier Systems (MCS) approach that aims to select an ensemble for each query sample during the selection phase. Even with the proposal of several DES approaches, no particular DES technique is the best choice for different problems. Thus, we hypothesize that selecting the best DES approach per query instance can lead to better accuracy. To evaluate this idea, we introduce the Post-Selection Dynamic Ensemble Selection (PS-DES) approach, a post-selection scheme that evaluates ensembles selected by several DES techniques using different metrics. Experimental results show that using accuracy as a metric to select the ensembles, PS-DES performs better than individual DES techniques. PS-DES source code is available in a GitHub repository
• Abstract（参考訳）: Dynamic Ensemble Selection (DES)は、Multiple Classifier Systems(MCS)アプローチであり、選択フェーズ中に各クエリサンプルのアンサンブルを選択することを目的としている。 いくつかのDESアプローチの提案にもかかわらず、特定のDESテクニックは異なる問題に最適な選択ではない。 したがって、クエリインスタンス毎に最適なdesアプローチを選択することで、より良い精度が得られると仮定する。 そこで本研究では,複数のdes手法により選択されたアンサンブルを評価するps-des(post-selection dynamic ensemble selection)手法を提案する。 実験結果から,PS-DESは個々のDES技術よりも精度が高いことがわかった。 PS-DESソースコードはGitHubリポジトリで入手できる

関連論文リスト

• An incremental preference elicitation-based approach to learning potentially non-monotonic preferences in multi-criteria sorting [53.36437745983783]
  まず最適化モデルを構築し,非単調な選好をモデル化する。 本稿では,情報量測定手法と質問選択戦略を考案し,各イテレーションにおいて最も情報に富む選択肢を特定する。 2つのインクリメンタルな選好に基づくアルゴリズムは、潜在的に単調な選好を学習するために開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:36:20Z)
• BWS: Best Window Selection Based on Sample Scores for Data Pruning across Broad Ranges [12.248397169100784]
  データサブセットの選択は、フルデータセットのトレーニングを近似できる大規模なデータセットの、小さくても情報に富むサブセットを見つけることを目的としている。 難易度スコアに基づいて順序付けされたサンプルから最適なウィンドウサブセットを選択する方法を提案することにより、普遍的で効率的なデータサブセット選択法であるBest Window Selection(BWS)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T08:33:09Z)
• Towards Global Optimal Visual In-Context Learning Prompt Selection [50.174301123013045]
  そこで本研究では,グローバルな最適プロンプトを特定するための,コンテキスト内サンプル選択フレームワークを提案する。 Partial2Globalと呼ばれるこの手法では、より包括的な比較を行うために、トランスフォーマーベースのリストワイズローダを採用している。 partial2Globalの有効性は、前景のセグメンテーション、単一物体の検出、画像の着色に関する実験を通じて検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T07:07:24Z)
• Large Language Models Are Not Robust Multiple Choice Selectors [117.72712117510953]
  複数選択質問(MCQ)は、大規模言語モデル(LLM)の評価において、一般的なが重要なタスク形式として機能する。 この研究は、現代のLLMが、その固有の「選択バイアス」によるオプション位置変化に対して脆弱であることを示している。 そこで本研究では,オプションIDに対する事前バイアスを全体予測分布から分離するPriDeという,ラベルのない推論時間脱バイアス手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T17:44:56Z)
• Finding Optimal Diverse Feature Sets with Alternative Feature Selection [0.0]
  代替機能の選択を導入し、最適化問題として定式化する。 特に,制約によって代替品を定義し,利用者が代替品の数や相違を制御できるようにする。 本研究では,一定要素近似が一定の条件下で存在することを示し,対応する探索法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T14:23:41Z)
• Improving Probability-based Prompt Selection Through Unified Evaluation and Analysis [52.04932081106623]
  本稿では,既存の確率ベースプロンプト選択手法を解釈し,評価する統合フレームワークを提案する。 既存の手法は入力と予測出力(MI)の相互情報を最大化する手法の変種と解釈できることがわかった。 そこで本研究では,既存の手法であるCBM(Marginalization)と呼ばれる新しい校正手法を提案し,最良の方法の迅速な選択効率を96.85%に向上させるとともに,校正を行なわない託宣F1の99.44%を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:29:50Z)
• Meta-Learning Approaches for a One-Shot Collective-Decision Aggregation: Correctly Choosing how to Choose Correctly [0.7874708385247353]
  単発の機械学習に基づくアグリゲーションアプローチを2つ提示する。 最初の予測では、集団の選択に関する複数の特徴が与えられた場合、どのアグリゲーション法が最善かが予想される。 2つ目は、どの決定が最適かを直接予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-03T15:06:59Z)
• Max-Utility Based Arm Selection Strategy For Sequential Query Recommendations [16.986870945319293]
  オンライン情報収集や探索分析のようなクローズドループ対話型学習環境におけるクエリレコメンデーション問題について考察する。 この問題は、数え切れないほど多くの腕を持つマルチアーマッド・バンド(MAB)フレームワークを使って、自然にモデル化することができる。 このような選択戦略がしばしば高い累積的後悔をもたらすことを示し、この結果から、武器の最大有効性に基づく選択戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T13:03:30Z)
• Adversarial Option-Aware Hierarchical Imitation Learning [89.92994158193237]
  提案するOption-GAILは,遠隔地平線でスキルを学ぶための新しい手法である。 Option-GAILの鍵となる考え方は、タスク階層をオプションでモデル化し、生成的敵最適化を通じてポリシーを訓練することである。 実験によると、Option-GAILはさまざまなタスクにおいて、他のタスクよりも一貫してパフォーマンスが向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T06:42:05Z)
• Lookahead and Hybrid Sample Allocation Procedures for Multiple Attribute Selection Decisions [0.9137554315375922]
  本稿では、各測定値が1つの属性の1つのサンプルを1つの代替として生成する設定について考察する。 収集するサンプルが一定数与えられた場合、決定者は、どのサンプルを取得するかを決定し、測定を行い、属性の規模に関する事前の信念を更新し、代替案を選択する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T15:04:49Z)
• Multi-Task Multicriteria Hyperparameter Optimization [77.34726150561087]
  この記事は最適なハイパーパラメータを選択する問題に関する数学的定式化から始まる。 この問題を解決するMTMC法の手順を述べる。 提案手法は畳み込みニューラルネットワークを用いて画像分類問題に対して評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-15T12:47:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。