选择性集成 - MDEP (PPSN-22): Multi-objective Evolutionary Ensemble Pruning Guided by Margin Distribution

前言

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选择性集成，即集成剪枝（Ensemble Pruning），即从一堆基学习器（base learners）中选择一个子集，希望泛化性能（Generalization Performance）越好的同时，子集大小越小。

先前的研究通常使用验证集上的误差（Validation Error）来估计泛化性能，但最近的理论研究显示间隔分布（Margin Distribution）对泛化性能也很重要。

因此本文将使用多目标的演化学习算法，同时优化这三个目标：验证误差（Validation Error）、间隔分布（Margin Distribution）以及集成大小（Ensemble Size）。

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领域介绍

集成剪枝方法通常可以划分为两大类：

• 基于排序的剪枝（Ordering-Based Pruning）
  • 通常基于贪心策略，迭代式挑选，每次选取一个能使特定指标最大的基学习器；
  • 常见的选取指标有：最小化验证误差（Validation Error），最大化学习器多样性（Diversity），最大化互补性（Complementarity），以及多项指标的组合；
• 基于优化的剪枝（Optimization-Based Pruning）
  • 通常将集成剪枝形式化为优化问题，并使用演化算法（Evolutionary Algorithms, EAs）来寻找最优子集；
  • 一开始的单目标建模（验证误差）[AIJ02] 虽然测试误差较小（Competitive with Ordering-Based Pruning），但集成大小（Ensemble Size）很大；
  • 后续的双目标建模（验证误差 + 集成大小）[AAAI15]，提出了 Pareto Ensemble Pruning (PEP) 方法，同时在「测试误差」和「集成大小」两方面超越了之前的方法。

近期关于间隔的研究 [AIJ13] 指出间隔分布对泛化性能有很大影响，因此本文提出了 Margin Distribution guided multi-objective evolutionary Ensemble Pruning (MDEP) 方法，同时最小化验证误差（Validation Error）、间隔比例（Margin Ratio）以及集成大小（Ensemble Size）。

本文测试了三种多目标演化算法（Multi-Objective EAs, MOEAs）来求解上述问题，分别是：NSGA-II [TEC02]、MOEA / D [TEC07] 以及 NSGA-III [TEC13]，在实验中使用 NSGA-III 性能更好。

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MDEP 方法

优化目标

如上所述，本文同时优化如下三个目标：
arg ? min ? s ∈ { 0 , 1 } n ( error ? D ( H s ) , ρ D ratio ( H s ) , ∣ s ∣ ) , \mathop{\arg \min}\limits_{\boldsymbol{s} \in\{0,1\}^n} \left(\operatorname{error}_D\left(H_{\boldsymbol{s}}\right), \rho_D^{\text {ratio}}\left(H_{\boldsymbol{s}}\right),|\boldsymbol{s}|\right), s∈{0,1}nargmin?(errorD?(Hs?),ρDratio?(Hs?),∣s∣),

其中 $\mathbf{s}$ 表示每个基学习器选（$s_i=1$）或者不选（$s_i=0$），$D=\{({\mathbf{x}}_i,y_i){\}}_{i=1}^m$ 表示验证集，${\mathrm{error}}_D(H_{\mathbf{s}})$ 表示学习器子集直接 Voting 的误差：
$${\mathrm{error}}_D\left(H_{\mathbf{s}}\right)=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m\left(I\left(y_i{H}_{\mathbf{s}}\left({\mathbf{x}}_i\right)<0\right)+\frac{I\left(y_i{H}_{\mathbf{s}}\left({\mathbf{x}}_i\right)=0\right)}{2}\right),$$

另外 ${\rho }_D^{\text{ratio}}\left(H_{\mathbf{s}}\right)$ 表示选择性集成后的模型，在验证集 $D$ 上的间隔比例（间隔方差 / 间隔均值）：
$${\rho }_D^{\text{ratio?}}\left(H_{\mathbf{s}}\right)=\sqrt{\frac{{\mathrm{Var}}_D\left({\rho }_{H_{\mathbf{s}}}\right)}{{\mathrm{Mean}}_D^2\left({\rho }_{H_{\mathbf{s}}}\right)}}=\sqrt{\frac{m{\sum }_{i\ne j}{\left({\rho }_{H_{\mathbf{s}}}\left({\mathbf{x}}_{\mathbf{i}},y_i\right)?{\rho }_{H_{\mathbf{s}}}\left({\mathbf{x}}_{\mathbf{j}},y_j\right)\right)}^2}{2(m?1){\left({\sum }_{i=1}^m{\rho }_{H_{\mathbf{s}}}\left({\mathbf{x}}_{\mathbf{i}},y_i\right)\right)}^2}},$$

其中 ${\rho }_{H_{\mathbf{s}}}({\mathbf{x}}_i,y_i)$ 表示 Pruned Ensemble $H_{\mathbf{s}}$ 在 $({\mathbf{x}}_i,y_i)$ 上的间隔：
$${\rho }_{H_{\mathbf{s}}}\left({\mathbf{x}}_{\mathbf{i}},y_i\right)=y_i{H}_{\mathbf{s}}\left({\mathbf{x}}_i\right)=\frac{1}{|\mathbf{s}|}\left(\sum _{t:y_i=h_t\left({\mathbf{x}}_i\right)}{\mathbf{s}}_t?\sum _{t:y_i\ne h_t\left({\mathbf{x}}_i\right)}{s}_t\right).$$

优化算法

上述目标可通过 Multi-objective Evolutionary Algorithms 进行解决，本文给出了大致的算法框架：

其中 5、6 两步取决于具体的演化学习算法；uniform crossover operator 即 offspring solution 中每个 bit 独立，且 1/2 的概率从 the first parent solution (from line 5) 继承，1/2 的概率从 the second parent solution (from line 5) 继承；bit-wise mutation operator 即每个 bit 独立，且 1/n 的概率翻转。

最终在 solution 集合中选取 validation error 最小的结果，第二关键字是 ensemble size。

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参考

• TEC02 - A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II
• AIJ02 - Ensembling neural networks: Many could be better than all
• TEC07 - MOEA/D: A multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition
• AIJ13 - On the doubt about margin explanation of boosting
• TEC13 - An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point-based nondominated sorting approach, Part I: Solving problems with box constraints
• AAAI15 - Pareto ensemble pruning
• PPSN22 - Multi-objective Evolutionary Ensemble Pruning Guided by Margin Distribution