論文の概要: Investigating the Histogram Loss in Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13425v2
• Date: Sat, 19 Oct 2024 21:53:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:15:12.317543
• Title: Investigating the Histogram Loss in Regression
• Title（参考訳）: 回帰におけるヒストグラム損失の検討
• Authors: Ehsan Imani, Kai Luedemann, Sam Scholnick-Hughes, Esraa Elelimy, Martha White,
• Abstract要約: ヒストグラムロス(Histogram Loss)は、対象変数の条件分布を学習するための回帰手法である。 この設定における学習分布の利点は、余分な情報をモデル化するのではなく、最適化の改善によるものであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.83443393563771
• License:
• Abstract: It is becoming increasingly common in regression to train neural networks that model the entire distribution even if only the mean is required for prediction. This additional modeling often comes with performance gain and the reasons behind the improvement are not fully known. This paper investigates a recent approach to regression, the Histogram Loss, which involves learning the conditional distribution of the target variable by minimizing the cross-entropy between a target distribution and a flexible histogram prediction. We design theoretical and empirical analyses to determine why and when this performance gain appears, and how different components of the loss contribute to it. Our results suggest that the benefits of learning distributions in this setup come from improvements in optimization rather than modelling extra information. We then demonstrate the viability of the Histogram Loss in common deep learning applications without a need for costly hyperparameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 予測に平均だけが必要な場合でも、分布全体をモデル化するニューラルネットワークのトレーニングには、レグレッションにおいてますます一般的になっています。 この追加のモデリングは、しばしばパフォーマンスが向上し、改善の背景にある理由が完全には分かっていない。 本稿では,対象の分布とフレキシブルなヒストグラム予測との交差エントロピーを最小化することにより,対象変数の条件分布を学習するヒストグラム損失(Histogram Loss)について検討する。 我々は、この性能向上の理由と時期、損失の異なる成分がそれにどのように寄与するかを決定するために、理論的および実証的な分析を設計する。 この設定における学習分布の利点は、余分な情報をモデル化するのではなく、最適化の改善によるものであることを示唆している。 次に、コストのかかるハイパーパラメータチューニングを必要とせずに、一般的なディープラーニングアプリケーションでヒストグラム損失が実現可能であることを示す。

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