一般化相対二乗誤差に基づく低確率事象強調サンプル法

抄録

この論文では、大規模データからのデータサンプリングの手法について議論している。我々は、低確率事象を強調するために、一般化相対誤差を導入し、その誤差を最小にする最良のサンプリングの重みを導出する。我々の議論は、大偏差理論を基礎としている。最良のサンプリングの重みに対して、一般化相対誤差が大きく減少することを、実際の数値実験で確認した。我々は、またデータサンプリングにWang--Landau法を用いることも提案する。Wang--Landau法は、元データの分布の効率的な推定に有用なだけでなく、統計誤差を抑制する。