論文の概要: A Finite-Horizon Approach to Active Level Set Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11985v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 14:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:29:21.573364
• Title: A Finite-Horizon Approach to Active Level Set Estimation
• Title（参考訳）: 有限ホリゾン法による能動レベル集合推定
• Authors: Phillip Kearns, Bruno Jedynak, John Lipor
• Abstract要約: レベルセット推定(LSE)における空間サンプリングの文脈におけるアクティブラーニングの問題点について考察する。 1次元でLSEを行うための有限水平探索法を提案するが、最終的な推定誤差と一定数のサンプルの移動距離のバランスは最適である。 結果の最適化問題をクローズドな方法で解き、その結果のポリシーが既存のアプローチを一般化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of active learning in the context of spatial sampling for level set estimation (LSE), where the goal is to localize all regions where a function of interest lies above/below a given threshold as quickly as possible. We present a finite-horizon search procedure to perform LSE in one dimension while optimally balancing both the final estimation error and the distance traveled for a fixed number of samples. A tuning parameter is used to trade off between the estimation accuracy and distance traveled. We show that the resulting optimization problem can be solved in closed form and that the resulting policy generalizes existing approaches to this problem. We then show how this approach can be used to perform level set estimation in higher dimensions under the popular Gaussian process model. Empirical results on synthetic data indicate that as the cost of travel increases, our method's ability to treat distance nonmyopically allows it to significantly improve on the state of the art. On real air quality data, our approach achieves roughly one fifth the estimation error at less than half the cost of competing algorithms.
• Abstract（参考訳）: レベル集合推定 (lse) における空間サンプリングの文脈におけるアクティブラーニングの問題を考察し, 関心関数が与えられたしきい値以上の領域を可能な限り早く局所化することを目的としている。 1次元でLSEを行うための有限水平探索法を提案するが、最終的な推定誤差と一定数のサンプルの移動距離のバランスは最適である。 チューニングパラメータは、推定精度と走行距離のトレードオフに使用される。 得られた最適化問題をクローズドな形で解き、その結果のポリシーが既存のアプローチを一般化することを示す。 次に,この手法を用いて,ガウス過程モデルの下で高次元のレベルセット推定を行う方法を示す。 合成データを用いた実験の結果, 旅行費が増加するにつれて, 距離を非認知的に扱うことで, 芸術の状態を著しく改善できることがわかった。 実空気質データでは,提案手法は競合するアルゴリズムのコストの半分以下で推定誤差の約5分の1を達成する。

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