論文の概要: Unsupervised Estimation of Ensemble Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10940v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 21:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 17:59:42.838558
• Title: Unsupervised Estimation of Ensemble Accuracy
• Title（参考訳）: アンサンブル精度の教師なし推定
• Authors: Simi Haber, Yonatan Wexler
• Abstract要約: いくつかの分類器の結合力を推定する手法を提案する。 ラベルに依存しない「多様性」対策に重点を置く既存のアプローチとは異なる。 本手法は,一般的な大規模顔認証データセット上で実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Ensemble learning combines several individual models to obtain a better generalization performance. In this work we present a practical method for estimating the joint power of several classifiers. It differs from existing approaches which focus on "diversity" measures by not relying on labels. This makes it both accurate and practical in the modern setting of unsupervised learning with huge datasets. The heart of the method is a combinatorial bound on the number of mistakes the ensemble is likely to make. The bound can be efficiently approximated in time linear in the number of samples. We relate the bound to actual misclassifications, hence its usefulness as a predictor of performance. We demonstrate the method on popular large-scale face recognition datasets which provide a useful playground for fine-grain classification tasks using noisy data over many classes.
• Abstract（参考訳）: アンサンブル学習はいくつかの個別モデルを組み合わせてより良い一般化性能を得る。 本研究では,複数の分類器の結合力を推定するための実用的手法を提案する。 ラベルに依存しない「多様性」対策に重点を置く既存のアプローチとは異なる。 これにより、巨大なデータセットを持つ教師なし学習の現代的な設定において、正確かつ実用的なものになる。 メソッドの心臓は、アンサンブルが犯すであろうミスの数に束縛された組合せである。 境界はサンプル数で線形な時間に効率的に近似することができる。 そこで本研究では,性能予測器としての有用性を示す。 本手法は,多くのクラスにまたがるノイズの多いデータを用いた細粒度分類作業に有用なグラウンドを提供する,大規模な顔認識データセット上で実証する。

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