論文の概要: Optimally Improving Cooperative Learning in a Social Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20808v1
• Date: Fri, 31 May 2024 14:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 14:27:53.960045
• Title: Optimally Improving Cooperative Learning in a Social Setting
• Title（参考訳）: ソーシャル環境における協調学習の最適化
• Authors: Shahrzad Haddadan, Cheng Xin, Jie Gao,
• Abstract要約: 個人所有の分類器を持つネットワークエージェントの集合を動的に更新する協調学習シナリオを考察する。 本稿では,集合目的関数を最適化するための時間アルゴリズムを示し,平等目的関数の最適化がNPハードであることを示す。 全てのアルゴリズムの性能は数学的解析によって保証され、合成データと実データの実験によって裏付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.200480236342444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider a cooperative learning scenario where a collection of networked agents with individually owned classifiers dynamically update their predictions, for the same classification task, through communication or observations of each other's predictions. Clearly if highly influential vertices use erroneous classifiers, there will be a negative effect on the accuracy of all the agents in the network. We ask the following question: how can we optimally fix the prediction of a few classifiers so as maximize the overall accuracy in the entire network. To this end we consider an aggregate and an egalitarian objective function. We show a polynomial time algorithm for optimizing the aggregate objective function, and show that optimizing the egalitarian objective function is NP-hard. Furthermore, we develop approximation algorithms for the egalitarian improvement. The performance of all of our algorithms are guaranteed by mathematical analysis and backed by experiments on synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: 個人所有の分類器を持つネットワークエージェントの集合が、相互の予測のコミュニケーションや観察を通じて、同じ分類タスクに対して動的に予測を更新する、協調学習シナリオを考察する。 明らかに、非常に影響力のある頂点が誤分類器を使用すると、ネットワーク内の全てのエージェントの精度に悪影響を及ぼす。 ネットワーク全体の全体的な精度を最大化するために、いくつかの分類器の予測を最適に修正する方法を問う。 この目的のために、我々は集合と平等目的関数を考える。 集約目的関数を最適化するための多項式時間アルゴリズムを示し、平等目的関数の最適化がNPハードであることを示す。 さらに、平等主義的改善のための近似アルゴリズムを開発する。 全てのアルゴリズムの性能は数学的解析によって保証され、合成データと実データの実験によって裏付けられている。

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