Vi föreslår en ny adaptiv approximationsmetod för test-tid resursbegränsad förutsägelse. Med tanke på en inmatningspunkt vid provningstidpunkten identifierar en gatingfunktion en förutsägelsemodell för inmatningen bland en samling modeller. Vårt mål är att minimera den totala genomsnittliga kostnaden utan att offra noggrannhet. Vi lär oss geting- och förutsägelsemodeller på fullt märkta utbildningsdata med hjälp av en nedifrån-och-upp-strategi. Vår nya bottom-up metod tränar först en komplex modell med hög noggrannhet. Därefter lär man sig en modell med låg komplexitet och förutsägelse för att anpassa sig till modellen med hög noggrannhet i regioner där lågkostnadsmodeller kan göra mycket exakta förutsägelser. Vi utgör ett empiriskt förlustminimeringsproblem med kostnadsbegränsningar för att gemensamt träna upp gating- och förutsägelsemodeller. På ett antal referensdata går vår metod längre än den senaste tekniken för att uppnå högre noggrannhet för samma kostnad.
Nan och Saligrama REF utformade ett adaptivt lågkostnadssystem genom att utbilda en gating- och förutsägelsemodell som begränsar användningen av en högkostnadsmodell till hårda ingångar och grindar lätthanterliga ingångar till en lågkostnadsmodell.
Adaptive Classification for Prediction Under a Budget
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}