I många online-tillämpningar av maskininlärning kommer de beräkningsresurser som finns tillgängliga för klassificering att variera från tid till annan. De flesta tekniker är utformade för att fungera inom gränserna för de minsta förväntade resurserna och misslyckas med att utnyttja ytterligare resurser när de är tillgängliga. Vi föreslår en ny när som helst klassificeringsalgoritm, när som helst genomsnittliga probabilistiska estimatorer (AAPE), som är kapabel att leverera stark förutsägelse noggrannhet med lite CPU-tid och utnyttja ytterligare CPU-tid för att öka klassificering noggrannhet. Tanken är att köra en ordnad sekvens av mycket effektiva Bayesian probabilistic estimators (enkel förbättring steg) tills klassificeringstiden tar slut. Teoretiska studier och empiriska valideringar visar att genom att korrekt identifiera, beställa, åberopa och likställa enskilda förbättringssteg kan AAPE uppnå korrekt klassificering närhelst det avbryts. Det är också möjligt att producera klasssannolikhet uppskattningar utöver enkla 0/1-förlust klassificeringar, samt skickligt hantera inkrementellt lärande.
REF införde alla tiders genomsnittliga probabilistiska estimatorer (AAPE) för att utnyttja ytterligare beräkningsresurser under klassificeringen.
Classifying under computational resource constraints: anytime classification using probabilistic estimators
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}