Signal detection models as contextual bandits
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
Signal detection theory (SDT) has been widely applied to identify the optimal discriminative decisions of receivers under uncertainty. However, the approach assumes that decision-makers immediately adopt the appropriate acceptance threshold, even though the optimal response must often be learned. Here we recast the classical normal-normal (and power-law) signal detection model as a contextual multi-armed bandit (CMAB). Thus, rather than starting with complete information, decision-makers must infer how the magnitude of a continuous cue is related to the probability that a signaller is desirable, while simultaneously seeking to exploit the information they acquire. We explain how various CMAB heuristics resolve the trade-off between better estimating the underlying relationship and exploiting it. Next, we determined how naive human volunteers resolve signal detection problems with a continuous cue. As anticipated, a model of choice (accept/reject) that assumed volunteers immediately adopted the SDT-predicted acceptance threshold did not predict volunteer behaviour well. The Softmax rule for solving CMABs, with choices based on a logistic function of the expected payoffs, best explained the decisions of our volunteers but a simple midpoint algorithm also predicted decisions well under some conditions. CMABs offer principled parametric solutions to solving many classical SDT problems when decision-makers start with incomplete information.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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