論文の概要: Optimistic Rates for Learning from Label Proportions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00487v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 16:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:45:16.892002
• Title: Optimistic Rates for Learning from Label Proportions
• Title（参考訳）: ラベル分布から学ぶための最適率
• Authors: Gene Li, Lin Chen, Adel Javanmard, Vahab Mirrokni,
• Abstract要約: 事例を袋にまとめるLLP(Learning from Label Proportions)という,弱教師付き学習問題を考える。」 分類損失に対するPAC学習保証を実現するLLPの学習ルールについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.980594971351014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider a weakly supervised learning problem called Learning from Label Proportions (LLP), where examples are grouped into ``bags'' and only the average label within each bag is revealed to the learner. We study various learning rules for LLP that achieve PAC learning guarantees for classification loss. We establish that the classical Empirical Proportional Risk Minimization (EPRM) learning rule (Yu et al., 2014) achieves fast rates under realizability, but EPRM and similar proportion matching learning rules can fail in the agnostic setting. We also show that (1) a debiased proportional square loss, as well as (2) a recently proposed EasyLLP learning rule (Busa-Fekete et al., 2023) both achieve ``optimistic rates'' (Panchenko, 2002); in both the realizable and agnostic settings, their sample complexity is optimal (up to log factors) in terms of $\epsilon, \delta$, and VC dimension.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Learning from Label Proportions (LLP) と呼ばれる弱い教師付き学習問題を考察し,サンプルを ``bags' にグループ化し,各バッグ内の平均ラベルのみを学習者に開示する。 分類損失に対するPAC学習保証を実現するLLPの学習ルールについて検討した。 古典的経験的比例的リスク最小化(EPRM)学習規則(Yu et al , 2014)は、実現可能性の低い速さで達成されるが、EPRMと類似の比率の学習規則は、不可知的に失敗する可能性がある。 また,(1)非偏差比例2乗損失,(2)最近提案されたEasyLLP学習規則(Busa-Fekete et al , 2023)が'最適化率'(Panchenko, 2002)を達成すること,また,実現可能かつ不可知的な設定においても,サンプルの複雑さは$\epsilon, \delta$, VC次元の点で最適であることを示す。

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