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Multi-View Majority Vote Learning Algorithms: Direct Minimization of PAC-Bayesian Bounds

Created by
  • Haebom

作者

Mehdi Hennequin, Abdelkrim Zitouni, Khalid Benabdeslem, Haytham Elghazel, Yacine Gaci

概要

PAC-Bayesianフレームワークをマルチビュー学習に拡張し、R enyi発散に基づく新しい一般化境界を提示します。これは、既存のKullback-Leiblerの発散ベースの境界に代わるものであり、1次および2次のOracle PAC-Bayesian境界とC-boundをマルチビュー設定に拡張します。理論と実用化のための効率的な自己境界最適化アルゴリズムを設計する。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
R enyi 発散を利用した新しい一般化境界提案として,PAC‐Bayesian理論をマルチビュー学習に適用する新しいアプローチを提示した。
1次および2次のOracle PAC-Bayesian境界とC-boundをマルチビュー環境に拡張することで理論的深さを向上させます。
理論的結果に適合する効率的な自己境界最適化アルゴリズムの開発による実用的適用性の提示
Limitations:
論文内容の要約のみが提示され、具体的な性能評価、実験結果、実際の応用事例に関する情報の欠如。
R enyi 発散ベース境界の利点と既存のKullback-Leibler 発散ベース境界との比較に関する詳細情報の欠如
提案されたアルゴリズムの計算の複雑さと実際のデータセットのパフォーマンスに関する情報の欠如
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