論文の概要: Pr{é}diction optimale pour un mod{è}le ordinal {à} covariables fonctionnelles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18615v1
- Date: Mon, 23 Jun 2025 13:20:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.99376
- Title: Pr{é}diction optimale pour un mod{è}le ordinal {à} covariables fonctionnelles
- Title(参考訳): Pr{é}diction optimale pour un mod{è}le ordinal {à} covariables fonctionnelles
- Authors: Simón Weinberger, Jairo Cugliari, Aurélie Le Cain,
- Abstract要約: 我々は損失関数を用いた最適予測を導入し、順序モデルの最小絶対値決定予測の明示的な形を与える。
提案手法を概説し,EssilorLuxottica が収集したデータセットに適用し,コネクテッドグラスの陰色制御アルゴリズムの開発を試みる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6554326244334868
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a prediction framework for ordinal models: we introduce optimal predictions using loss functions and give the explicit form of the Least-Absolute-Deviation prediction for these models. Then, we reformulate an ordinal model with functional covariates to a classic ordinal model with multiple scalar covariates. We illustrate all the proposed methods and try to apply these to a dataset collected by EssilorLuxottica for the development of a control algorithm for the shade of connected glasses.
- Abstract(参考訳): 損失関数を用いた最適予測を導入し,これらのモデルに対する最小絶対値推定の明示的な形式を与える。
次に,機能的共変量を持つ順序モデルを,複数のスカラー共変量を持つ古典的順序数モデルに再構成する。
提案手法を概説し,EssilorLuxottica が収集したデータセットに適用し,コネクテッドグラスの陰色制御アルゴリズムの開発を試みる。
関連論文リスト
- Self-Boost via Optimal Retraining: An Analysis via Approximate Message Passing [58.52119063742121]
独自の予測と潜在的にノイズの多いラベルを使ってモデルをトレーニングすることは、モデルパフォーマンスを改善するためのよく知られた戦略である。
本稿では,モデルの予測と提供ラベルを最適に組み合わせる方法について論じる。
我々の主な貢献は、現在のモデルの予測と与えられたラベルを組み合わせたベイズ最適集約関数の導出である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-21T07:16:44Z) - Influence Functions for Scalable Data Attribution in Diffusion Models [52.92223039302037]
拡散モデルは、生成的モデリングに大きな進歩をもたらした。
しかし、彼らの普及はデータ属性と解釈可能性に関する課題を引き起こす。
これらの課題に対処するための影響関数フレームワークを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T17:59:02Z) - Scaling and renormalization in high-dimensional regression [72.59731158970894]
本稿では,様々な高次元リッジ回帰モデルの訓練および一般化性能の簡潔な導出について述べる。
本稿では,物理と深層学習の背景を持つ読者を対象に,これらのトピックに関する最近の研究成果の紹介とレビューを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T15:59:00Z) - Performative Prediction with Bandit Feedback: Learning through Reparameterization [23.039885534575966]
行動予測は、データの分布自体がモデルの展開に応じて変化する社会予測を研究するためのフレームワークである。
本研究では,実行予測目標をデータ分散関数として再パラメータ化する再パラメータ化を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T21:31:29Z) - Bayesian Experimental Design for Symbolic Discovery [12.855710007840479]
我々は、ハミルトンモンテカルロを用いて、適切な選択基準を最適化するために制約付き一階法を適用する。
畳み込みを含む予測分布を計算するステップは、数値積分または高速変換法によって計算される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T01:25:29Z) - Continuously Generalized Ordinal Regression for Linear and Deep Models [41.03778663275373]
正規回帰は、クラスが順序を持ち、予測エラーが予測されたクラスが真のクラスからさらに大きくなるような分類タスクである。
本稿では,クラス固有の超平面斜面をモデル化するための新しい手法を提案する。
本手法は,順序回帰ベンチマークデータセットの完全セットに対して,標準順序ロジスティックモデルよりも大幅に優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T19:49:05Z) - Control as Hybrid Inference [62.997667081978825]
本稿では、反復推論と償却推論のバランスを自然に仲介するCHIの実装について述べる。
連続的な制御ベンチマークでアルゴリズムのスケーラビリティを検証し、強力なモデルフリーおよびモデルベースラインを上回る性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-11T19:44:09Z) - Feature Transformation Ensemble Model with Batch Spectral Regularization
for Cross-Domain Few-Shot Classification [66.91839845347604]
特徴抽出ネットワークの後に多様な特徴変換を行うことにより,アンサンブル予測モデルを提案する。
我々は,事前学習中に特徴行列の特異値を抑制するために,バッチスペクトル正規化項を用い,モデルの一般化能力を向上させる。
提案したモデルは、ターゲット領域で微調整して、数発の分類に対処することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T05:31:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。