論文の概要: Adversarial Classification via Distributional Robustness with Wasserstein Ambiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13815v4
• Date: Thu, 4 Nov 2021 03:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 04:54:09.348020
• Title: Adversarial Classification via Distributional Robustness with Wasserstein Ambiguity
• Title（参考訳）: 分布的ロバスト性とwassersteinambiguityによる逆分類
• Authors: Nam Ho-Nguyen, Stephen J. Wright
• Abstract要約: ワッサーシュタインの曖昧さの下では、モデルは誤分類のリスクを最小限にすることを目的としている。 この分類の非整合性にもかかわらず、標準降下法はこの問題に対して収束しているように見える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.576828231302134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a model for adversarial classification based on distributionally robust chance constraints. We show that under Wasserstein ambiguity, the model aims to minimize the conditional value-at-risk of the distance to misclassification, and we explore links to adversarial classification models proposed earlier and to maximum-margin classifiers. We also provide a reformulation of the distributionally robust model for linear classification, and show it is equivalent to minimizing a regularized ramp loss objective. Numerical experiments show that, despite the nonconvexity of this formulation, standard descent methods appear to converge to the global minimizer for this problem. Inspired by this observation, we show that, for a certain class of distributions, the only stationary point of the regularized ramp loss minimization problem is the global minimizer.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,確率分布制約に基づく逆分類モデルについて検討する。 このモデルは,wassersteinの曖昧さの下では,誤分類への距離の条件付き値の最小化を目標としており,先述した逆分類モデルと最大マージン分類器との関係を考察する。 また,線形分類のための分布ロバストモデルの再構成を行い,正規化ランプ損失目標の最小化に等価であることを示す。 数値実験により、この定式化の非凸性にもかかわらず、標準降下法はこの問題の国際最小化法に収束しているように見える。 この観察に触発されて、ある種類の分布に対して、正規化ランプ損失最小化問題の唯一の定常点が大域的最小化であることを示した。

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