<div dir="ltr"><div><br></div>Hi Everyone,<br><div><br></div><div>This coming Friday Yu Lu will talk about:<br><br></div><div><div><div>Exact Exponent in Optimal Rates for Crowdsourcing<br></div><div><div></div><div></div><div><div><div><div></div><div>Crowdsourcing
 has become a popular tool for labeling large datasets. This paper 
studies the optimal error rate for aggregating crowdsourced labels 
provided by a collection of amateur workers. Under the Dawid-Skene 
probabilistic model, we establish matching upper and lower bounds with 
an exact exponent $mI(\pi)$, where $m$ is the number of workers and 
$I(\pi)$ is the average Chernoff information that characterizes the 
workers&#39; collective ability. Such an exact characterization of the error
 exponent allows us to state a precise sample size requirement 
$m&gt;\frac{1}{I(\pi)}\log\frac{1}{\epsilon}$ in order to achieve 
an $\epsilon$ misclassification error. In addition, our results imply 
the optimality of various forms of EM algorithms given accurate 
initializers of the model parameters.  This is a joint work with Chao Gao and Dengyong Zhou from Microsoft Research. </div></div></div><div><div><div><br></div><div>See you Friday at 11am in the Stat&#39;s classroom.<br><br></div><div>Regards,<br></div><div>sekhar<br><br></div></div></div></div></div></div></div></div>