論文の概要: Ensembling Shift Detectors: an Extensive Empirical Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14608v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 12:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 17:58:09.291991
• Title: Ensembling Shift Detectors: an Extensive Empirical Evaluation
• Title（参考訳）: センジングシフト検出器:広範囲な経験的評価
• Authors: Simona Maggio and L\'eo Dreyfus-Schmidt
• Abstract要約: データセットシフトという用語は、機械学習モデルをトレーニングするために使用されるデータが、モデルが動作する場所と異なる状況を指す。 本稿では,各検出器の統計的テストの重要度をデータセットに調整しながら,相補的なシフト検出器をアンサンブルする,単純かつ強力な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The term dataset shift refers to the situation where the data used to train a machine learning model is different from where the model operates. While several types of shifts naturally occur, existing shift detectors are usually designed to address only a specific type of shift. We propose a simple yet powerful technique to ensemble complementary shift detectors, while tuning the significance level of each detector's statistical test to the dataset. This enables a more robust shift detection, capable of addressing all different types of shift, which is essential in real-life settings where the precise shift type is often unknown. This approach is validated by a large-scale statistically sound benchmark study over various synthetic shifts applied to real-world structured datasets.
• Abstract（参考訳）: データセットシフトという用語は、機械学習モデルをトレーニングするために使用されるデータが、モデルが動作する場所と異なる状況を指す。 いくつかのシフトは自然に発生するが、既存のシフト検出器は特定のシフトにのみ対処するように設計されている。 本稿では,各検出器の統計テストの重要度レベルをデータセットに調整しながら,相補的なシフト検出器を合奏する簡易かつ強力な手法を提案する。 これにより、より堅牢なシフト検出が可能となり、正確なシフトタイプが不明な実生活において不可欠な、あらゆる種類のシフトに対処することができる。 このアプローチは、実世界の構造化データセットに適用された様々な合成シフトに関する大規模な統計的音響ベンチマークによって検証される。

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