論文の概要: Learning the Optimal Stopping for Early Classification within Finite Horizons via Sequential Probability Ratio Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18059v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 23:54:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:47.902797
• Title: Learning the Optimal Stopping for Early Classification within Finite Horizons via Sequential Probability Ratio Test
• Title（参考訳）: 逐次確率比検定による有限ホライズンズ内早期分類のための最適停止学習
• Authors: Akinori F. Ebihara, Taiki Miyagawa, Kazuyuki Sakurai, Hitoshi Imaoka,
• Abstract要約: 時系列の早期分類に最適な停止時間を提供するSPRT(Sequential Probability Ratio Test)による、時間に敏感な機械学習の利点。 入力長が有限である有限地平線シナリオでは、後ろ向きの誘導を必要とするため、最適停止規則を決定することが計算集約化される。 本稿では,SPRTベースのフレームワークであるFIRMBOUNDを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.199585259018459
• License:
• Abstract: Time-sensitive machine learning benefits from Sequential Probability Ratio Test (SPRT), which provides an optimal stopping time for early classification of time series. However, in finite horizon scenarios, where input lengths are finite, determining the optimal stopping rule becomes computationally intensive due to the need for backward induction, limiting practical applicability. We thus introduce FIRMBOUND, an SPRT-based framework that efficiently estimates the solution to backward induction from training data, bridging the gap between optimal stopping theory and real-world deployment. It employs density ratio estimation and convex function learning to provide statistically consistent estimators for sufficient statistic and conditional expectation, both essential for solving backward induction; consequently, FIRMBOUND minimizes Bayes risk to reach optimality. Additionally, we present a faster alternative using Gaussian process regression, which significantly reduces training time while retaining low deployment overhead, albeit with potential compromise in statistical consistency. Experiments across independent and identically distributed (i.i.d.), non-i.i.d., binary, multiclass, synthetic, and real-world datasets show that FIRMBOUND achieves optimalities in the sense of Bayes risk and speed-accuracy tradeoff. Furthermore, it advances the tradeoff boundary toward optimality when possible and reduces decision-time variance, ensuring reliable decision-making. Code is publicly available at https://github.com/Akinori-F-Ebihara/FIRMBOUND
• Abstract（参考訳）: 時系列の早期分類に最適な停止時間を提供するSPRT(Sequential Probability Ratio Test)による、時間に敏感な機械学習の利点。 しかし、入力長が有限である有限地平線シナリオでは、後ろ向きの誘導を必要とするため、最適停止規則が計算集約化され、実用的な適用性が制限される。 そこで我々は,SPRTベースのフレームワークであるFIRMBOUNDを導入し,学習データから後方誘導の解を効率的に推定し,最適停止理論と実世界の展開のギャップを埋める。 密度比推定と凸関数学習を用い、統計的に整合性のある予測値を提供し、後方誘導を解くのに必須であり、その結果、FIRMBOUNDはベイズリスクを最小化し、最適性に達する。 さらに,Gussianプロセスレグレッションを用いた高速な代替手法を提案する。これは,統計的整合性の潜在的な妥協を伴いながら,低デプロイメントオーバーヘッドを維持しながらトレーニング時間を著しく短縮する。 独立および同一分布(d.d.)、非分散、バイナリ、マルチクラス、合成、および実世界のデータセットによる実験は、FIRMBOUNDがベイズリスクと速度精度のトレードオフという意味で最適性を達成することを示している。 さらに、トレードオフ境界を可能な限り最適に進め、決定時間のばらつきを低減し、信頼性の高い意思決定を保証する。 コードはhttps://github.com/Akinori-F-Ebihara/FIRMBOUNDで公開されている。

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