AUC är en viktig prestandamått och många algoritmer har ägnats åt AUC optimering, främst genom att minimera en surrogat konvex förlust på en träningsdata uppsättning. I detta arbete fokuserar vi på one-pass AUC optimering som kräver att gå igenom träningsdata bara en gång utan att lagra hela träningsdatasetet, där konventionella online lärande algoritmer inte kan tillämpas direkt eftersom AUC mäts med en summa av förluster som definieras över par av fall från olika klasser. Vi utvecklar en regressionsbaserad algoritm som bara behöver underhålla den första och andra ordningens statistik över träningsdata i minnet, vilket resulterar i ett lagringskrav oberoende av storleken på träningsdata. För att effektivt hantera högdimensionella data utvecklar vi en randomiserad algoritm som approximerar covariansmatriserna med lågvärdiga matriser. Vi kontrollerar, både teoretiskt och empiriskt, den föreslagna algoritmens effektivitet.
Arbetsreferensdokumentet upprätthåller första ordningens och andra ordningens statistik för varje enskilt fall i stället för buffertmekanismen.
One-Pass AUC Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}