論文の概要: Probably Approximately Correct Constrained Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05487v2
• Date: Wed, 17 Feb 2021 22:42:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 14:37:14.693991
• Title: Probably Approximately Correct Constrained Learning
• Title（参考訳）: おそらくほぼ正しい制約付き学習
• Authors: Luiz F. O. Chamon and Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 我々は、ほぼ正しい学習フレームワーク(PAC)に基づく一般化理論を開発する。 PAC学習可能なクラスも制約のある学習者であるという意味では,学習者の導入は学習問題を難しくするものではないことを示す。 このソリューションの特性を分析し,制約付き学習が公平でロバストな分類における問題にどのように対処できるかを説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.48447120228658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As learning solutions reach critical applications in social, industrial, and medical domains, the need to curtail their behavior has become paramount. There is now ample evidence that without explicit tailoring, learning can lead to biased, unsafe, and prejudiced solutions. To tackle these problems, we develop a generalization theory of constrained learning based on the probably approximately correct (PAC) learning framework. In particular, we show that imposing requirements does not make a learning problem harder in the sense that any PAC learnable class is also PAC constrained learnable using a constrained counterpart of the empirical risk minimization (ERM) rule. For typical parametrized models, however, this learner involves solving a constrained non-convex optimization program for which even obtaining a feasible solution is challenging. To overcome this issue, we prove that under mild conditions the empirical dual problem of constrained learning is also a PAC constrained learner that now leads to a practical constrained learning algorithm based solely on solving unconstrained problems. We analyze the generalization properties of this solution and use it to illustrate how constrained learning can address problems in fair and robust classification.
• Abstract（参考訳）: 学習ソリューションが社会的、産業的、医療的な領域において重要な応用に到達するにつれ、その行動を調整する必要性が高まっている。 現在、明示的な調整がなければ、学習は偏見があり、安全でない、偏見のないソリューションにつながるという証拠がたくさんある。 これらの問題に取り組むため,我々は,おそらくほぼ正しい(pac)学習枠組みに基づく制約付き学習の一般化理論を開発した。 特に,経験的リスク最小化法(ERM)の制約付き規則を用いて,任意のPAC学習可能なクラスもPAC制約付き学習可能であるという意味で,要求を課すことは学習問題を難しくするものではないことを示す。 しかし、典型的なパラメトリゼーションモデルでは、この学習者は、実現可能な解を得ることさえ困難である制約付き非凸最適化プログラムを解く。 この問題を克服するために,制約付き学習の実証的な二重問題もまたPAC制約付き学習者であり,制約なしの問題を解くことのみに基づく実用的な制約付き学習アルゴリズムに導かれることを示した。 この解の一般化特性を解析し、制約付き学習が公平で堅牢な分類における問題にどのように対処できるかを説明する。

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