On the inconsistency of separable losses for structured prediction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3ASE32PDW8" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:SE32PDW8 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://arxiv.org/abs/2301.10810" target="_blank" >http://arxiv.org/abs/2301.10810</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On the inconsistency of separable losses for structured prediction

Popis výsledku v původním jazyce

"In this paper, we prove that separable negative log-likelihood losses for structured prediction are not necessarily Bayes consistent, or, in other words, minimizing these losses may not result in a model that predicts the most probable structure in the data distribution for a given input. This fact opens the question of whether these losses are well-adapted for structured prediction and, if so, why."

Název v anglickém jazyce

On the inconsistency of separable losses for structured prediction

Popis výsledku anglicky

"In this paper, we prove that separable negative log-likelihood losses for structured prediction are not necessarily Bayes consistent, or, in other words, minimizing these losses may not result in a model that predicts the most probable structure in the data distribution for a given input. This fact opens the question of whether these losses are well-adapted for structured prediction and, if so, why."

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů