論文の概要: Robust Correction of Sampling Bias Using Cumulative Distribution Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12687v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 22:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 22:15:45.445514
• Title: Robust Correction of Sampling Bias Using Cumulative Distribution Functions
• Title（参考訳）: 累積分布関数を用いたサンプリングバイアスのロバスト補正
• Authors: Bijan Mazaheri, Siddharth Jain, Jehoshua Bruck
• Abstract要約: 変数ドメインとバイアス付きデータセットは、トレーニングとターゲット分布の違いにつながる可能性がある。 これを緩和するための現在のアプローチは、しばしばトレーニングとターゲット確率密度関数の比率を推定することに依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.551668880584973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Varying domains and biased datasets can lead to differences between the training and the target distributions, known as covariate shift. Current approaches for alleviating this often rely on estimating the ratio of training and target probability density functions. These techniques require parameter tuning and can be unstable across different datasets. We present a new method for handling covariate shift using the empirical cumulative distribution function estimates of the target distribution by a rigorous generalization of a recent idea proposed by Vapnik and Izmailov. Further, we show experimentally that our method is more robust in its predictions, is not reliant on parameter tuning and shows similar classification performance compared to the current state-of-the-art techniques on synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 変数ドメインとバイアス付きデータセットは、コバリアントシフト(covariate shift)として知られる、トレーニングとターゲット分布の違いにつながる可能性がある。 これを緩和するための現在のアプローチは、しばしばトレーニングとターゲット確率密度関数の比率を推定することに依存する。 これらのテクニックはパラメータチューニングを必要とし、異なるデータセット間で不安定になる可能性がある。 本稿では,vapnik とizmailov が提唱した最近のアイデアの厳密な一般化による目標分布の累積分布関数推定を用いた共変量シフトの処理法を提案する。 さらに,本手法は予測においてより堅牢であり,パラメータチューニングに依存しないことを示すとともに,合成および実データセットの最先端技術と類似した分類性能を示す。

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