論文の概要: Sequential Domain Adaptation by Synthesizing Distributionally Robust Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00322v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 08:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:30:48.797060
• Title: Sequential Domain Adaptation by Synthesizing Distributionally Robust Experts
• Title（参考訳）: 分散ロバストエキスパートの合成による系列領域適応
• Authors: Bahar Taskesen, Man-Chung Yue, Jose Blanchet, Daniel Kuhn, Viet Anh Nguyen
• Abstract要約: 教師付きドメイン適応は、目標分布に近いソース分布からラベル付きトレーニングサンプルを追加することにより、予測精度を向上させることを目的としている。 我々は、提案した頑健な専門家の家系のBernsteinオンライン集約アルゴリズムを用いて、ターゲットサンプルの逐次的ストリームの予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.656957226255628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Least squares estimators, when trained on a few target domain samples, may predict poorly. Supervised domain adaptation aims to improve the predictive accuracy by exploiting additional labeled training samples from a source distribution that is close to the target distribution. Given available data, we investigate novel strategies to synthesize a family of least squares estimator experts that are robust with regard to moment conditions. When these moment conditions are specified using Kullback-Leibler or Wasserstein-type divergences, we can find the robust estimators efficiently using convex optimization. We use the Bernstein online aggregation algorithm on the proposed family of robust experts to generate predictions for the sequential stream of target test samples. Numerical experiments on real data show that the robust strategies may outperform non-robust interpolations of the empirical least squares estimators.
• Abstract（参考訳）: 最小二乗推定器は、いくつかの対象領域のサンプルでトレーニングすると、予測が貧弱になる可能性がある。 教師付きドメイン適応は、目標分布に近いソース分布からラベル付きトレーニングサンプルを追加することにより、予測精度を向上させることを目的としている。 利用可能なデータに基づいて,モーメント条件に関してロバストな最小二乗推定専門家の家族を合成する新しい戦略を検討する。 これらのモーメント条件をkullback-leiblerまたはwasserstein型ダイバージェンスを用いて指定すると、凸最適化を用いてロバスト推定器を効率的に見つけることができる。 我々は,提案するロバストな専門家群に対するbernstein online aggregationアルゴリズムを用いて,ターゲットテストサンプルの逐次ストリームの予測を行う。 実データに対する数値実験は、ロバストな戦略が経験的最小二乗推定器の非ロバスト補間よりも優れていることを示している。

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