論文の概要: Rejection via Learning Density Ratios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18686v1
• Date: Wed, 29 May 2024 01:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 21:13:51.624717
• Title: Rejection via Learning Density Ratios
• Title（参考訳）: 学習密度比による拒絶
• Authors: Alexander Soen, Hisham Husain, Philip Schulz, Vu Nguyen,
• Abstract要約: 拒絶による分類は、モデルを予測しないことを許容する学習パラダイムとして現れます。 そこで我々は,事前学習したモデルの性能を最大化する理想的なデータ分布を求める。 私たちのフレームワークは、クリーンでノイズの多いデータセットで実証的にテストされます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.91522897152437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classification with rejection emerges as a learning paradigm which allows models to abstain from making predictions. The predominant approach is to alter the supervised learning pipeline by augmenting typical loss functions, letting model rejection incur a lower loss than an incorrect prediction. Instead, we propose a different distributional perspective, where we seek to find an idealized data distribution which maximizes a pretrained model's performance. This can be formalized via the optimization of a loss's risk with a $ \phi$-divergence regularization term. Through this idealized distribution, a rejection decision can be made by utilizing the density ratio between this distribution and the data distribution. We focus on the setting where our $ \phi $-divergences are specified by the family of $ \alpha $-divergence. Our framework is tested empirically over clean and noisy datasets.
• Abstract（参考訳）: 拒絶による分類は、モデルを予測しないことを許容する学習パラダイムとして現れます。 主なアプローチは、典型的な損失関数を増大させることで教師付き学習パイプラインを変更することである。 そこで我々は,事前学習したモデルの性能を最大化する理想的なデータ分布を求める。 これは損失リスクの最適化を通じて$ \phi$-divergence regularization 項で定式化することができる。 この理想的な分布を通して、この分布とデータ分布の密度比を利用して拒絶判定を行うことができる。 私たちは、$ \phi $-divergencesが$ \alpha $-divergenceのファミリーによって指定される設定に焦点を当てます。 私たちのフレームワークはクリーンでノイズの多いデータセットで実証的にテストされています。

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