Vi tar itu med problemet med att maximera en okänd submodulär funktion som endast kan nås via bullriga utvärderingar. Vårt arbete motiveras av uppgiften att sammanfatta innehåll, t.ex. bildsamlingar, genom att utnyttja användarnas feedback i form av klick eller betyg. För summering uppgifter med målet att maximera täckning och mångfald, submodulära uppsättning funktioner är ett naturligt val. När den underliggande submodulära funktionen är okänd, kan användarnas feedback ge bullriga utvärderingar av den funktion som vi försöker maximera. Vi tillhandahåller en generisk algoritm - EXPGREEDY - för att maximera en okänd submodulär funktion under kardinalitet begränsningar. Denna algoritm använder sig av en ny prospekteringsmodul -TOPX - som föreslår bra element baserade på adaptiv provtagning bullriga funktionsutvärderingar. TOPX kan rymma olika typer av observationsmodeller såsom värdefrågor och parvisa jämförelser. Vi ger PAC-liknande garantier för kvaliteten och provtagningskostnaden för den lösning som erhålls av EXPGREEDY. Vi visar effektiviteten i vår strategi i en interaktiv, crowdsourced bildsamling summering ansökan.
REF presenterar metoder för att maximera en sekvens av submodulära funktioner i en online-inställning.
Noisy Submodular Maximization via Adaptive Sampling with Applications to Crowdsourced Image Collection Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}