Vi studerar problemet med att minska kostnaderna för anskaffning av testtid i klassificeringssystem. Vårt mål är att lära oss beslutsregler som adaptivt väljer sensorer för varje exempel som behövs för att göra en säker förutsägelse. Vi modellerar vårt system som en riktad acyklisk graf (DAG) där interna noder motsvarar undergrupper av sensorer och beslutsfunktioner vid varje nod väljer om du vill skaffa en ny sensor eller klassificera med hjälp av tillgängliga mätningar. Detta problem kan naturligt ses som en empirisk riskminimering över träningsdata. I stället för att gemensamt optimera ett sådant starkt kopplat och icke-konvext problem över alla beslutsnoder föreslår vi en effektiv algoritm som motiveras av dynamisk programmering. Vi lär oss nodpolitik i DAG genom att minska det globala målet till en rad kostnadskänsliga inlärningsproblem. Vårt tillvägagångssätt är beräkningseffektivt och har visat sig garantera konvergens till det optimala systemet för en fast arkitektur. Dessutom presenterar vi en förlängning för att kartlägga andra budgeterade inlärningsproblem med ett stort antal sensorer till vår DAG-arkitektur och demonstrera empirisk prestanda som överstiger toppmoderna algoritmer för data som består av både få och många sensorer.
Detta problem formuleras som ett empiriskt riskminimeringsproblem för vilket en e ektiv algoritm baserad på dynamisk programmering föreslås i REF.
Efficient Learning by Directed Acyclic Graph For Resource Constrained Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}