Fanos ojämlikhet har visat sig vara ett viktigt resultat i Shannons informationsteori att ha funnit tillämpningar i otaliga bevis för konvergens. Det ger oss också en lägre gräns på symbolfelsannolikheten i en kommunikationskanal, i termer av Shannons definitioner av entropi och ömsesidig information. Detta resultat är också betydelsefullt eftersom det ger insikter om hur klassificeringsprestandan påverkas av mängden information som överförs genom klassificeringen. Vi har tidigare utvidgat Fanos lägre gräns för sannolikheten för fel till en familj av lägre och övre gränser baserat på Renyis definitioner av entropi och ömsesidig information. Dessa nya gränser var emellertid, trots sin teoretiska dragningskraft, praktiskt taget oöverskådliga. I detta dokument presenterar vi några ändringar av dessa gränser som kommer att göra det möjligt för oss att använda dem i praktiska situationer. Betydelsen av dessa nya gränser är trefaldig: Illustrerar en teoretisk användning av Renyis definition av information, utvidgar Fanos resultat till att omfatta en övre gräns för sannolikheten för klassificeringsfel, och ger insikter om hur informationsöverföringen genom en klassificering påverkar dess prestanda. De ändrade gränsernas prestanda undersöks i olika numeriska exempel, inklusive tillämpningar på digitala kommunikationskanaler som är utformade för att peka på de viktigaste slutsatserna.
Erdogmus m.fl. REF studerade teoretiskt hur informationsöverföring via en klassificeringsgivare påverkar dess prestanda.
LOWER AND UPPER BOUNDS FOR MISCLASSIFICATION PROBABILITY BASED ON RENYI ’ S INFORMATION
{'venue': None, 'journal': 'Journal of VLSI signal processing systems for signal, image and video technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}