Concepts de base
アンサンブルは、損失関数が凸である場合にのみ、常に向上します。
Résumé
この記事では、アンサンブル方法に焦点を当て、異なるベースモデルの予測を組み合わせる方法について説明されています。主なポイントは、損失関数が凸である場合にのみ、アンサンブルが常に向上することです。また、異なるモデルからの予測を平均化する方法やその結果についても詳しく説明されています。
1. 導入
- アンサンブル方法は複数の基本的な予測モデルを組み合わせます。
- 1990年代以降、新しいアンサンブリング技術が開発されました。
- ニューラルネットワークのアンサンブリングも重要です。
2. 研究目的
- 凸損失関数の場合、アンサンブルは常に向上します。
- 非凸損失関数では、良いモデルのアンサンブルは改善し続けますが、悪いモデルのアンサンブルは悪化します。
3. 実験結果
- メラノーマ診断と映画評価問題で実験結果を示しました。
- 凸損失関数では平均的な損失がモデル数の増加とともに減少します。
Stats
アプローチした問題:メラノーマ診断および映画評価問題で実験結果を示す。
検証手法:ニューラルネットを使用してテストセットを分類するためのMonte Carloドロップアウト法を使用。
Citations
"Ensembles are getting better all the time if, and only if, the considered loss function is convex." - Mattei and Garreau