A Transductive Bound for the Voted Classifier with an Application to Semi-supervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
We propose two transductive bounds on the risk of majority votes that are estimated over partially labeled training sets. The first one involves the margin distribution of the classifier and a risk bound on its associate Gibbs classifier. The bound is tight when so is the Gibbs’s bound and when the errors of the majority vote classifier is concentrated on a zone of low margin. In semi-supervised learning, considering the margin as an indicator of confidence constitutes the working hypothesis of algorithms which search the decision boundary on low density regions. Following this assumption, we propose to bound the error probability of the voted classifier on the examples for whose margins are above a fixed threshold. As an application, we propose a self-learning algorithm which iteratively assigns pseudo-labels to the set of unlabeled training examples that have their margin above a threshold obtained from this bound. Empirical results on different datasets show the effectiveness of our approach compared to the same algorithm and the TSVM in which the threshold is fixed manually. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».