論文の概要: Teaching the Old Dog New Tricks: Supervised Learning with Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10766v2
• Date: Fri, 26 Feb 2021 16:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 20:15:54.050905
• Title: Teaching the Old Dog New Tricks: Supervised Learning with Constraints
• Title（参考訳）: 老犬に新しいトリックを教える:制約による教師付き学習
• Authors: Fabrizio Detassis, Michele Lombardi, Michela Milano
• Abstract要約: 機械学習に制約サポートを追加することは、データ駆動型AIシステムにおいて際立った問題に対処する可能性がある。 既存のアプローチでは、MLトレーニングに制約付き最適化手法を適用し、モデル設計を調整することによって制約満足度を強制するか、あるいは出力を修正するために制約を使用するのが一般的である。 そこで本研究では,教師付きML手法に対する制約満足度を,最先端制約解決器の直接利用により,それぞれ異なる,補完的な制約満足度に基づく戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.88930622054883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adding constraint support in Machine Learning has the potential to address outstanding issues in data-driven AI systems, such as safety and fairness. Existing approaches typically apply constrained optimization techniques to ML training, enforce constraint satisfaction by adjusting the model design, or use constraints to correct the output. Here, we investigate a different, complementary, strategy based on "teaching" constraint satisfaction to a supervised ML method via the direct use of a state-of-the-art constraint solver: this enables taking advantage of decades of research on constrained optimization with limited effort. In practice, we use a decomposition scheme alternating master steps (in charge of enforcing the constraints) and learner steps (where any supervised ML model and training algorithm can be employed). The process leads to approximate constraint satisfaction in general, and convergence properties are difficult to establish; despite this fact, we found empirically that even a na\"ive setup of our approach performs well on ML tasks with fairness constraints, and on classical datasets with synthetic constraints.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に制約サポートを追加することで、安全性や公正性など、データ駆動型AIシステムにおける卓越した問題に対処することが可能になる。 既存のアプローチでは、MLトレーニングに制約付き最適化手法を適用し、モデル設計を調整することによって制約満足度を強制するか、あるいは出力を修正するために制約を使用するのが一般的である。 本稿では,最先端制約解法を直接使用することにより,教師付きml法に対する制約満足度を「指導」することに基づく,異なる補完的戦略について検討する。 実例では、マスターステップ(制約の強化を担当する)とラーナステップ(教師付きMLモデルとトレーニングアルゴリズムを併用できる)を交互に行う分解方式を用いる。 このプロセスは一般に近似的な制約満足度をもたらし、収束特性の確立は困難である。この事実にもかかわらず、我々のアプローチの「Na\」的なセットアップでさえ、フェアネス制約のあるMLタスクや、合成制約のある古典的データセットでうまく機能することを実証的に見出した。

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