Large-Scale Nonlinear AUC Maximization via Triply Stochastic Gradients
Learning to improve AUC performance for imbalanced data is an important machine learning research problem. Most methods of AUC maximization assume that the model function is linear in the original feature space. However, this assumption is not suitable for nonlinear separable problems. Although ther...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 44(2022), 3 vom: 18. März, Seite 1385-1398
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1. Verfasser: |
Dang, Zhiyuan
(VerfasserIn) |
Weitere Verfasser: |
Li, Xiang,
Gu, Bin,
Deng, Cheng,
Huang, Heng |
Format: | Online-Aufsatz
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Sprache: | English |
Veröffentlicht: |
2022
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Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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Schlagworte: | Journal Article |