論文の概要: Adaptive Parameter-Free Robust Learning using Latent Bernoulli Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00585v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 13:50:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 14:31:56.778008
• Title: Adaptive Parameter-Free Robust Learning using Latent Bernoulli Variables
• Title（参考訳）: 潜在ベルヌーイ変数を用いた適応パラメータ自由ロバスト学習
• Authors: Aleksandr Karakulev (1), Dave Zachariah (2), Prashant Singh (1 and 3) ((1) Division of Scientific Computing, (2) Division of Systems and Control, (3) Science for Life Laboratory, Department of Information Technology, Uppsala University)
• Abstract要約: 劣化したトレーニングから統計的学習を行う上で,パラメータフリーな手法を提案する。 我々は,ラテントゥーリ変数を用いて,腐敗した試料と非崩壊した試料を同定した。 その結果、期待-最大化に基づく手法により、最適化問題を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.82692226532414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an efficient parameter-free approach for statistical learning from corrupted training sets. We identify corrupted and non-corrupted samples using latent Bernoulli variables, and therefore formulate the robust learning problem as maximization of the likelihood where latent variables are marginalized out. The resulting optimization problem is solved via variational inference using an efficient Expectation-Maximization based method. The proposed approach improves over the state-of-the-art by automatically inferring the corruption level and identifying outliers, while adding minimal computational overhead. We demonstrate our robust learning method on a wide variety of machine learning tasks including online learning and deep learning where it exhibits ability to adapt to different levels of noise and attain high prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 劣化した学習セットからの統計的学習に有効なパラメータフリーな手法を提案する。 潜在変数ベルヌーイ変数を用いて腐敗した非破壊サンプルを同定し,潜在変数が限界化される可能性の最大化として頑健な学習問題を定式化する。 得られた最適化問題は、効率的な期待-最大化法を用いて変分推論によって解決される。 提案手法は,汚職のレベルを自動的に推測し,異常値を特定しつつ,計算オーバーヘッドを最小にすることで,最先端よりも改善する。 オンライン学習やディープラーニングなど,さまざまな機械学習タスクにおいて,さまざまなノイズレベルに適応し,高い予測精度を達成するためのロバストな学習方法を示す。

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