Fugu-MT 論文翻訳(概要): Credal Learning Theory

論文の概要: Credal Learning Theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00957v3
Date: Thu, 2 May 2024 20:32:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 17:37:33.027692
Title: Credal Learning Theory
Title（参考訳）: クレダーラーニング理論
Authors: Michele Caprio, Maryam Sultana, Eleni Elia, Fabio Cuzzolin,
Abstract要約: 我々は,データ生成分布の変動をモデル化するために,凸集合の確率を用いて,不規則な学習理論の基礎を定めている。境界は、古典的な結果を直接一般化する有限仮説空間と無限モデル空間の場合に導かれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.64390130376307
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Statistical learning theory is the foundation of machine learning, providing theoretical bounds for the risk of models learnt from a (single) training set, assumed to issue from an unknown probability distribution. In actual deployment, however, the data distribution may (and often does) vary, causing domain adaptation/generalization issues. In this paper we lay the foundations for a `credal' theory of learning, using convex sets of probabilities (credal sets) to model the variability in the data-generating distribution. Such credal sets, we argue, may be inferred from a finite sample of training sets. Bounds are derived for the case of finite hypotheses spaces (both assuming realizability or not) as well as infinite model spaces, which directly generalize classical results.
Abstract（参考訳）: 統計的学習理論は機械学習の基礎であり、未知の確率分布から生じると仮定された(単一の)トレーニングセットから学習したモデルのリスクに関する理論的境界を提供する。しかし、実際のデプロイメントでは、データの分散は(しばしば)異なるため、ドメイン適応/一般化の問題を引き起こします。本稿では,データ生成分布の変動をモデル化するために,確率の凸集合(クレダル集合)を用いて,学習の「クレダル」理論の基礎を定式化する。そのようなクレダル集合は、訓練集合の有限標本から推測されるかもしれない。境界は有限仮説空間や古典的な結果を直接一般化する無限モデル空間の場合に導かれる。

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