論文の概要: Stochastic Encodings for Active Feature Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01957v3
• Date: Wed, 06 Aug 2025 17:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 13:27:10.371471
• Title: Stochastic Encodings for Active Feature Acquisition
• Title（参考訳）: 能動的特徴獲得のための確率符号化
• Authors: Alexander Norcliffe, Changhee Lee, Fergus Imrie, Mihaela van der Schaar, Pietro Lio,
• Abstract要約: Active Feature Acquisitionは、インスタンスワイドでシーケンシャルな意思決定問題である。 目的は、テストインスタンスごとに独立して、現在の観測に基づいて計測する機能を動的に選択することである。 一般的なアプローチは強化学習(Reinforcement Learning)であり、トレーニングの困難を経験する。 我々は、教師付きで訓練された潜在変数モデルを導入し、潜在空間における観測不能な実現の可能性の多くにまたがる特徴を推論することで獲得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.47043816019888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active Feature Acquisition is an instance-wise, sequential decision making problem. The aim is to dynamically select which feature to measure based on current observations, independently for each test instance. Common approaches either use Reinforcement Learning, which experiences training difficulties, or greedily maximize the conditional mutual information of the label and unobserved features, which makes myopic acquisitions. To address these shortcomings, we introduce a latent variable model, trained in a supervised manner. Acquisitions are made by reasoning about the features across many possible unobserved realizations in a stochastic latent space. Extensive evaluation on a large range of synthetic and real datasets demonstrates that our approach reliably outperforms a diverse set of baselines.
• Abstract（参考訳）: Active Feature Acquisitionは、インスタンスワイドでシーケンシャルな意思決定問題である。 目的は、テストインスタンスごとに独立して、現在の観測に基づいて計測する機能を動的に選択することである。 一般的なアプローチは強化学習(Reinforcement Learning)であり、トレーニングの困難を経験する。 これらの欠点に対処するために、教師付き方法で訓練された潜在変数モデルを導入する。 獲得は確率的潜在空間における可観測でない実現の可能性の多くにまたがる特徴を推論することによってなされる。 広範囲の合成データセットおよび実データセットに対する広範囲な評価は、我々のアプローチが多種多様なベースラインを確実に上回ることを示す。

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