Vi studerar ett klassificeringsproblem där varje funktion kan förvärvas mot en kostnad och målet är att optimera en avvägning mellan det förväntade klassificeringsfelet och funktionskostnaden. Vi ser över ett tidigare tillvägagångssätt som har definierat problemet som ett sekventiellt beslutsproblem och löst det genom Q-learning med en linjär approximation, där enskilda åtgärder antingen är krav på funktionsvärden eller avsluta episoden genom att tillhandahålla ett klassificeringsbeslut. På en uppsättning av åtta problem, visar vi att genom att ersätta linjär approximation med neurala nätverk tillvägagångssättet blir jämförbar med de state-of-the-art algoritmer som utvecklats särskilt för detta problem. Tillvägagångssättet är flexibelt, eftersom det kan förbättras med varje ny förstärkning inlärningsförbättring, det gör det möjligt att inkludera förtränade hög prestanda klassificerare, och till skillnad från tidigare konst, dess prestanda är robust i alla utvärderade dataset.
Janisch m.fl. REF innebär uppgiften att klassificera var varje funktion kan förvärvas mot en kostnad, och målet är att optimera avvägningen mellan funktionernas kostnader och klassificeringens prestanda.
Classification with Costly Features using Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}