A New Smooth Approximation to the Zero One Loss with a Probabilistic Interpretation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We examine a new form of smooth approximation to the zero one loss in which learning is performed using a reformulation of the widely used logistic function. Our approach is based on using the posterior mean of a novel generalized Beta-Bernoulli formulation. This leads to a generalized logistic function that approximates the zero one loss, but retains a probabilistic formulation conferring a number of useful properties. The approach is easily generalized to kernel logistic regression and easily integrated into methods for structured prediction. We present experiments in which we learn such models using an optimization method consisting of a combination of gradient descent and coordinate descent using localized grid search so as to escape from local minima. Our experiments indicate that optimization quality is improved when learning metaparameters are themselves optimized using a validation set. Our experiments show improved performance relative to widely used logistic and hinge loss methods on a wide variety of problems ranging from standard UC Irvine and libSVM evaluation datasets to product review predictions and a visual information extraction task. We observe that the approach is as follows: (1) more robust to outliers compared to the logistic and hinge losses; (2) outperforms comparable logistic and max margin models on larger scale benchmark problems; (3) when combined with Gaussian–Laplacian mixture prior on parameters the kernelized version of our formulation yields sparser solutions than Support Vector Machine classifiers; and (4) when integrated into a probabilistic structured prediction technique our approach provides more accurate probabilities yielding improved inference and increasing information extraction performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle