論文の概要: Representation Matters: Assessing the Importance of Subgroup Allocations in Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03399v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 00:27:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 15:00:58.629799
• Title: Representation Matters: Assessing the Importance of Subgroup Allocations in Training Data
• Title（参考訳）: 表象事項:訓練データにおけるサブグループ配置の重要性の評価
• Authors: Esther Rolf, Theodora Worledge, Benjamin Recht, and Michael I. Jordan
• Abstract要約: 訓練データにおける多様な表現は,サブグループのパフォーマンス向上と集団レベルの目標達成の鍵である。 分析と実験は、データセット構成がパフォーマンスにどのように影響するかを説明し、既存のデータにおけるトレンドとドメイン知識を用いて、意図的かつ客観的なデータセット設計を導くのに役立つ構成結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.43008636875345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collecting more diverse and representative training data is often touted as a remedy for the disparate performance of machine learning predictors across subpopulations. However, a precise framework for understanding how dataset properties like diversity affect learning outcomes is largely lacking. By casting data collection as part of the learning process, we demonstrate that diverse representation in training data is key not only to increasing subgroup performances, but also to achieving population level objectives. Our analysis and experiments describe how dataset compositions influence performance and provide constructive results for using trends in existing data, alongside domain knowledge, to help guide intentional, objective-aware dataset design.
• Abstract（参考訳）: より多様で代表的なトレーニングデータの収集は、サブポピュレーションをまたがる機械学習予測器の異なるパフォーマンスの治療薬としてしばしば取り上げられる。 しかし、多様性のようなデータセットの特性が学習結果にどのように影響するかを理解するための正確なフレームワークはほとんど欠けている。 学習プロセスの一部としてデータ収集をキャストすることで,訓練データにおける多様な表現が,サブグループのパフォーマンス向上だけでなく,集団レベルの目標達成にも重要であることを実証する。 分析と実験は、データセット構成がパフォーマンスにどのように影響するかを説明し、既存のデータにおけるトレンドとドメイン知識を用いて、意図的かつ客観的なデータセット設計を導くのに役立つ構成結果を提供する。

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