論文の概要: How Much is Unseen Depends Chiefly on Information About the Seen

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05835v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 17:12:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 13:49:19.331412
• Title: How Much is Unseen Depends Chiefly on Information About the Seen
• Title（参考訳）: 目に見えないものは、主に写真に関する情報に依存している
• Authors: Seongmin Lee and Marcel B\"ohme
• Abstract要約: トレーニングデータに現れないクラスに属する未知の集団におけるデータポイントの割合は、トレーニングデータに同じ回数に現れるクラスの数$f_k$によってほぼ完全に決定される。 サンプルのみを用いて最小平均二乗誤差(MSE)を持つ推定器を探索する遺伝的アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.169081345816618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It might seem counter-intuitive at first: We find that, in expectation, the proportion of data points in an unknown population-that belong to classes that do not appear in the training data-is almost entirely determined by the number $f_k$ of classes that do appear in the training data the same number of times. While in theory we show that the difference of the induced estimator decays exponentially in the size of the sample, in practice the high variance prevents us from using it directly for an estimator of the sample coverage. However, our precise characterization of the dependency between $f_k$'s induces a large search space of different representations of the expected value, which can be deterministically instantiated as estimators. Hence, we turn to optimization and develop a genetic algorithm that, given only the sample, searches for an estimator with minimal mean-squared error (MSE). In our experiments, our genetic algorithm discovers estimators that have a substantially smaller MSE than the state-of-the-art Good-Turing estimator. This holds for over 96% of runs when there are at least as many samples as classes. Our estimators' MSE is roughly 80% of the Good-Turing estimator's.
• Abstract（参考訳）: 予想では、トレーニングデータに現れないクラスに属する未知の集団のデータポイントの割合は、トレーニングデータに同じ回数で現れるクラスの数$f_k$でほぼ完全に決定されている。 理論上は, 誘導推定器の差が試料の大きさで指数関数的に減少することを示すが, 実際には, 高分散は試料被覆の推定器を直接使用することを妨げている。 しかし、$f_k$ 間の依存性の正確な特徴付けは、期待値の異なる表現を持つ大きな探索空間を誘導し、決定論的に推定子としてインスタンス化することができる。 したがって, サンプルのみを与えられた場合, 最小平均二乗誤差 (mse) を持つ推定器を探索する遺伝的アルゴリズムを最適化し開発する。 我々の遺伝的アルゴリズムは、現在最先端のグッドチューリング推定器よりもかなり小さいMSEを持つ推定器を発見する。 クラスとして少なくとも多くのサンプルが存在する場合、これは96%以上実行されます。 私たちの推定器のMSEはグッドチューリング推定器の約80%です。

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