#231
summarized by : Anonymous
Computing the Testing Error Without a Testing Set

どんな論文か?

トレーニングセットとテストセットの間の性能の差を推定するためにテストセットを使用することはできるが、テストデータに過剰なデータを与えなければならない。関連のないテストセットを使用してもデータセットを常に更新する必要がありコストが非常にかかる。本論文では、テストデータセットなしでトレーニングセットとテストセット間の性能の差を推定するためのアルゴリズムを導出する。
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新規性

テストデータを収集することなしで、DNNベースのシステムのテストセット分類精度を評価する初めてのアルゴリズムを導出したとあり、新規性はある。

結果

今回導出したアルゴリズムの結果 ・関連のないデータセットを第三者がアップデートをする必要がない。 ・コストのかかる交差検証をする必要がない。 ・テストデータを過剰に使用することなく、DNNを修正することができる。 ・システムの学習に全ての利用可能なデータを使用することができる。

その他(なぜ通ったか?等)