論文の概要: Classification with a Network of Partially Informative Agents: Enabling Wise Crowds from Individually Myopic Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19947v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 16:37:45.698559
• Title: Classification with a Network of Partially Informative Agents: Enabling Wise Crowds from Individually Myopic Classifiers
• Title（参考訳）: 部分的インフォーマティブエージェントネットワークによる分類--個人的ミオピック分類器から集団を抽出する
• Authors: Tong Yao, Shreyas Sundaram,
• Abstract要約: 異種および部分的情報的エージェントのピア・ツー・ピアネットワークを用いた分類の問題点を考察する。 本稿では,局所的確率を用いた反復アルゴリズムを提案し,各エージェントのすべてのクラスに対する局所的信念を更新する。 ある仮定の下では、真のクラスについての信念は、ほぼ確実に一元的に収束することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3417382097912094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of classification with a (peer-to-peer) network of heterogeneous and partially informative agents, each receiving local data generated by an underlying true class, and equipped with a classifier that can only distinguish between a subset of the entire set of classes. We propose an iterative algorithm that uses the posterior probabilities of the local classifier and recursively updates each agent's local belief on all the possible classes, based on its local signals and belief information from its neighbors. We then adopt a novel distributed min-rule to update each agent's global belief and enable learning of the true class for all agents. We show that under certain assumptions, the beliefs on the true class converge to one asymptotically almost surely. We provide the asymptotic convergence rate, and demonstrate the performance of our algorithm through simulation with image data and experimented with random forest classifiers and MobileNet.
• Abstract（参考訳）: 我々は,不均一かつ部分的情報的エージェントによる(ピアツーピア)ネットワークによる分類の問題について考察し,各エージェントが真クラスによって生成された局所データを受信し,クラス全体のサブセットを区別できる分類器を備える。 本稿では,局所分類器の後部確率を用いた反復的アルゴリズムを提案し,各エージェントの局所的信念を,その局所的信号と隣人からの信念情報に基づいて再帰的に更新する。 次に、各エージェントのグローバルな信念を更新し、すべてのエージェントに対して真のクラスを学習できるようにするために、新しい分散ミンルールを採用する。 ある仮定の下では、真のクラスについての信念は、ほぼ確実に1つの漸近的に収束することを示す。 我々は漸近収束率を提供し、画像データを用いたシミュレーションによりアルゴリズムの性能を実証し、ランダムな森林分類器とMobileNetを用いて実験した。

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