Fugu-MT 論文翻訳(概要): Boosting for Bounding the Worst-class Error

論文の概要: Boosting for Bounding the Worst-class Error

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14890v1
Date: Fri, 20 Oct 2023 07:49:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-24 20:05:41.037531
Title: Boosting for Bounding the Worst-class Error
Title（参考訳）: 最悪のクラスエラーのバウンダリングの促進
Authors: Yuya Saito, Shinnosuke Matsuo, Seiichi Uchida, Daiki Suehiro
Abstract要約: 本稿では,全てのクラスの平均誤差率ではなく,最悪のクラスエラー率の問題に取り組む。本稿では,最悪級トレーニングエラーの上限を保証し,その一般化境界を導出するブースティングアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7659763626415135
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper tackles the problem of the worst-class error rate, instead of the standard error rate averaged over all classes. For example, a three-class classification task with class-wise error rates of 10\%, 10\%, and 40\% has a worst-class error rate of 40\%, whereas the average is 20\% under the class-balanced condition. The worst-class error is important in many applications. For example, in a medical image classification task, it would not be acceptable for the malignant tumor class to have a 40\% error rate, while the benign and healthy classes have 10\% error rates.We propose a boosting algorithm that guarantees an upper bound of the worst-class training error and derive its generalization bound. Experimental results show that the algorithm lowers worst-class test error rates while avoiding overfitting to the training set.
Abstract（参考訳）: 本稿では,すべてのクラスで平均される標準誤差率ではなく,最悪のクラスエラー率の問題に取り組む。例えば、クラス毎のエラーレートが10\%、10\%、40\%の3つのクラス分類タスクは、クラスバランス条件下では平均が20\%であるのに対して、最悪のクラスエラー率は40\%である。最悪のクラスエラーは多くのアプリケーションで重要です。例えば、医用画像分類タスクでは、悪性腫瘍のクラスが40 %のエラー率を持つのに対して、良性クラスと健性クラスは10 %のエラー率を持つのに対して、悪性腫瘍のクラスが40 %のエラー率を持つことは許されない。実験の結果,アルゴリズムはトレーニングセットへの過度な適合を回避しながら,最悪のテストエラー率を低下させることがわかった。

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