从众包标签估计真实标签的极小极大最优收敛率
机器学习
2016-05-31 v6 统计理论
统计理论
摘要
众包已成为许多现实世界机器学习应用中标签收集的主要手段。从众包工作者提供的噪声标签中推断真实标签的一种经典方法是 Dawid-Skene 估计量。在本文中，我们证明了用于 Dawid-Skene 估计量的投影 EM 算法的收敛率。通过下界论证表明，所揭示的收敛率指数是最优的。我们的工作解决了长期以来关于 Dawid-Skene 估计量除了在实践中观察到的良好表现外是否具有可靠理论保证的问题。此外，与多数投票法的比较研究阐明了 Dawid-Skene 估计量的优势与局限。
引用
@article{arxiv.1310.5764,
title = {Minimax Optimal Convergence Rates for Estimating Ground Truth from Crowdsourced Labels},
author = {Chao Gao and Dengyong Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.5764},
year = {2016}
}