Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributionally Robust Learning in Heterogeneous Contexts

論文の概要: Distributionally Robust Learning in Heterogeneous Contexts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08532v1
Date: Tue, 18 May 2021 14:00:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-05-19 14:13:51.824483
Title: Distributionally Robust Learning in Heterogeneous Contexts
Title（参考訳）: 不均一文脈における分布ロバスト学習
Authors: Muhammad Osama, Dave Zachariah, Petre Stoica
Abstract要約: 異なる文脈で得られたトレーニングデータから学習する問題を検討し、テストデータは分布シフトの影響を受けます。我々は,超過リスクに着目した分散ロバストな手法を開発し,従来の超保守的ミニマックスアプローチよりもパフォーマンスとロバスト性のトレードオフをより適切なものにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.60681287631439
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of learning from training data obtained in different contexts, where the test data is subject to distributional shifts. We develop a distributionally robust method that focuses on excess risks and achieves a more appropriate trade-off between performance and robustness than the conventional and overly conservative minimax approach. The proposed method is computationally feasible and provides statistical guarantees. We demonstrate its performance using both real and synthetic data.
Abstract（参考訳）: 本研究では,異なる文脈で得られた学習データから学習する際の問題点について考察する。我々は,超過リスクに着目した分散ロバストな手法を開発し,従来の超保守的ミニマックスアプローチよりもパフォーマンスとロバスト性のトレードオフをより適切なものにする。提案手法は計算可能であり,統計的保証を提供する。実データと合成データの両方を用いてその性能を示す。

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