Flera klasser klassificeringsproblem såsom bild annotation kan omfatta ett stort antal klasser. I detta sammanhang kan det uppstå förvirring mellan klasserna och klassificeringen av en enda etikett kan vara vilseledande. Vi tillhandahåller i detta dokument en allmän anordning som, med tanke på en omärkt datauppsättning och en poängfunktion definierad som minimeraren av vissa empiriska och konvexa risker, ger en uppsättning klassetiketter, istället för en enda. Det är intressant att lägga märke till att detta förfarande inte kräver att den omärkta datauppsättningen undersöker hela klasserna. Ännu mer, metoden kalibreras för att styra den förväntade storleken på utdatamängden samtidigt minimera klassificeringsrisken. Vi visar den statistiska optimaliteten i förfarandet och fastställer konvergensgrader under Tsybakovmarginalvillkoret. Det visar sig att dessa frekvenser är linjära på antalet etiketter. Vi tillämpar vår metodik för konvex aggregation av konfidensuppsättningar baserade på V-faldig korsvalidering princip också känd som superlearning princip [vdLPH07]. Vi illustrerar förfarandets numeriska resultat när det gäller verkliga data och visar särskilt att med måttlig förväntad storlek, w.r.t. Antalet etiketter, förfarandet ger en betydande förbättring av klassificeringsrisken.
REF övervägde en liknande inställning som den i detta dokument och tillhandahöll ett förfarande med begränsad förväntad storlek på produktionsmängden och fastställde statistiska optimala förfaranden.
Confidence sets with expected sizes for Multiclass Classification
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research, Journal of Machine Learning Research, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}