一般化戦略分類と整列インセンティブの事例【JST・京大機械翻訳】

Levanon Sagi; Rosenfeld Nir

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200822762135 整理番号：22P0286969

一般化戦略分類と整列インセンティブの事例【JST・京大機械翻訳】

Generalized Strategic Classification and the Case of Aligned Incentives

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発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

戦略的分類研究は,自己交差ユーザが,好ましい予測結果を得るために,それらの特徴を戦略的に修正できる設定で学習する。しかし,重要な作業仮定は,「好ましい」は常に「ポジティブ」を意味することである。これは,いくつかの応用(例えば,ローン承認)において適切であるかもしれないが,しかし,ユーザ興味が何であるかというかなり狭い見解に縮小する。本研究では,戦略的ユーザ行動を説明し,一般化戦略的分類の柔軟なモデルを提案して,研究するためのより広い展望を論じた。著者らの一般化モデルは,ほとんどの現在のモデルを包含するが,他の新しい設定を含む。これらの中で,ユーザとシステムの興味が整列している問題の1つの興味深いサブクラスを同定し,目標とする。この設定は驚くべき事実を明らかにした:標準max-マージン損失は戦略的入力に不適当である。完全に一般化されたモデルに戻るため,実用的で効果的な戦略的学習のための新しい最大マージンフレームワークを提案し,理論的に解析した。このアプローチの有用性を経験的に実証する一連の実験で結論を下した。【JST・京大機械翻訳】

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