Mode Estimation with Partial Feedback - Ensai, Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2024

Mode Estimation with Partial Feedback

Charles Arnal
Vivien Cabannes
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1089863
Vianney Perchet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 871881

Résumé

The combination of lightly supervised pre-training and online fine-tuning has played a key role in recent AI developments. These new learning pipelines call for new theoretical frameworks. In this paper, we formalize core aspects of weakly supervised and active learning with a simple problem: the estimation of the mode of a distribution using partial feedback. We show how entropy coding allows for optimal information acquisition from partial feedback, develop coarse sufficient statistics for mode identification, and adapt bandit algorithms to our new setting. Finally, we combine those contributions into a statistically and computationally efficient solution to our problem.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04471461 , version 1 (21-02-2024)

Licence

Paternité

Identifiants

Citer

Charles Arnal, Vivien Cabannes, Vianney Perchet. Mode Estimation with Partial Feedback. 2024. ⟨hal-04471461⟩
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