关于 Gamma-Phi 损失的分类校准
机器学习
2023-12-13 v2 机器学习
摘要
Gamma-Phi 损失构成了一族多类分类损失函数，它推广了 logistic 损失及其他常见损失，并在提升（boosting）文献中得到应用。我们建立了此类损失分类校准（classification-calibration, CC）的首个一般充分条件。据我们所知，该充分条件给出了首个被完全证明具有 CC 性质的非凸多类代理损失族。此外，我们表明先前提出的一个充分条件实际上并不充分。这一贡献凸显了在多类 CC 研究中重要但在先前工作中被忽视的技术问题。
关键词
引用
@article{arxiv.2302.07321,
title = {On Classification-Calibration of Gamma-Phi Losses},
author = {Yutong Wang and Clayton D. Scott},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07321},
year = {2023}
}
备注
Appeared in COLT 2023