A New Smooth Approximation to the Zero One Loss with a Probabilistic\n Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
We examine a new form of smooth approximation to the zero one loss in which\nlearning is performed using a reformulation of the widely used logistic\nfunction. Our approach is based on using the posterior mean of a novel\ngeneralized Beta-Bernoulli formulation. This leads to a generalized logistic\nfunction that approximates the zero one loss, but retains a probabilistic\nformulation conferring a number of useful properties. The approach is easily\ngeneralized to kernel logistic regression and easily integrated into methods\nfor structured prediction. We present experiments in which we learn such models\nusing an optimization method consisting of a combination of gradient descent\nand coordinate descent using localized grid search so as to escape from local\nminima. Our experiments indicate that optimization quality is improved when\nlearning meta-parameters are themselves optimized using a validation set. Our\nexperiments show improved performance relative to widely used logistic and\nhinge loss methods on a wide variety of problems ranging from standard UC\nIrvine and libSVM evaluation datasets to product review predictions and a\nvisual information extraction task. We observe that the approach: 1) is more\nrobust to outliers compared to the logistic and hinge losses; 2) outperforms\ncomparable logistic and max margin models on larger scale benchmark problems;\n3) when combined with Gaussian- Laplacian mixture prior on parameters the\nkernelized version of our formulation yields sparser solutions than Support\nVector Machine classifiers; and 4) when integrated into a probabilistic\nstructured prediction technique our approach provides more accurate\nprobabilities yielding improved inference and increasing information extraction\nperformance.\n
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».