論文の概要: Robust Classification under Class-Dependent Domain Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05335v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 12:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 21:05:14.176961
• Title: Robust Classification under Class-Dependent Domain Shift
• Title（参考訳）: クラス依存ドメインシフトに基づくロバスト分類
• Authors: Tigran Galstyan, Hrant Khachatrian, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan
• Abstract要約: 本稿では,クラス依存ドメインシフト(class-dependent domain shift)と呼ぶ,特別なタイプのデータセットシフトについて検討する。 入力データはラベルに依存し、データのシフトは既知の変数によって完全に説明され、シフトを制御する変数はラベルに依存することができ、ラベル分布にシフトはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.54336432319199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Investigation of machine learning algorithms robust to changes between the training and test distributions is an active area of research. In this paper we explore a special type of dataset shift which we call class-dependent domain shift. It is characterized by the following features: the input data causally depends on the label, the shift in the data is fully explained by a known variable, the variable which controls the shift can depend on the label, there is no shift in the label distribution. We define a simple optimization problem with an information theoretic constraint and attempt to solve it with neural networks. Experiments on a toy dataset demonstrate the proposed method is able to learn robust classifiers which generalize well to unseen domains.
• Abstract（参考訳）: トレーニングとテスト分布の変化に頑健な機械学習アルゴリズムの調査は、研究の活発な領域である。 本稿では、クラス依存ドメインシフトと呼ばれる特別なタイプのデータセットシフトについて検討する。 入力データはラベルに因果的に依存し、データのシフトは既知の変数によって完全に説明され、シフトを制御する変数はラベルに依存することができ、ラベル分布にシフトがない。 情報理論的な制約を伴う単純な最適化問題を定義し,ニューラルネットワークを用いて解こうとする。 おもちゃのデータセット上での実験は、提案手法が未知の領域によく一般化するロバストな分類器を学習できることを実証する。

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