論文の概要: Approximate Regions of Attraction in Learning with Decision-Dependent Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00055v4
• Date: Mon, 24 Apr 2023 20:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 00:19:40.168573
• Title: Approximate Regions of Attraction in Learning with Decision-Dependent Distributions
• Title（参考訳）: 決定依存分布をもつ学習におけるアトラクションの近似領域
• Authors: Roy Dong and Heling Zhang and Lillian J. Ratliff
• Abstract要約: 我々は、繰り返しリスク最小化を、実行リスク最小化の勾配流の軌跡として分析する。 この設定において、様々な平衡に対するアトラクションの領域を特徴付ける条件を提供する。 本稿では、繰り返しリスク最小化の収束に関する幾何学的条件を提供する性能的アライメントの概念を、性能的リスク最小化に導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.304363655760513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As data-driven methods are deployed in real-world settings, the processes that generate the observed data will often react to the decisions of the learner. For example, a data source may have some incentive for the algorithm to provide a particular label (e.g. approve a bank loan), and manipulate their features accordingly. Work in strategic classification and decision-dependent distributions seeks to characterize the closed-loop behavior of deploying learning algorithms by explicitly considering the effect of the classifier on the underlying data distribution. More recently, works in performative prediction seek to classify the closed-loop behavior by considering general properties of the mapping from classifier to data distribution, rather than an explicit form. Building on this notion, we analyze repeated risk minimization as the perturbed trajectories of the gradient flows of performative risk minimization. We consider the case where there may be multiple local minimizers of performative risk, motivated by situations where the initial conditions may have significant impact on the long-term behavior of the system. We provide sufficient conditions to characterize the region of attraction for the various equilibria in this settings. Additionally, we introduce the notion of performative alignment, which provides a geometric condition on the convergence of repeated risk minimization to performative risk minimizers.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型メソッドが現実の環境にデプロイされると、観察されたデータを生成するプロセスが学習者の決定に反応することが多い。 例えば、データソースは、特定のラベル(例えば、銀行ローンの承認)を提供し、それに従って機能を操作するアルゴリズムに何らかのインセンティブを与えることができる。 戦略的分類と意思決定依存分布の研究は,分類器が基礎となるデータ分布に与える影響を明示的に考慮し,学習アルゴリズムのクローズドループ動作を特徴付けようとしている。 より最近では、性能予測の研究は、明示的な形式ではなく、分類器からデータ分布へのマッピングの一般的な性質を考慮し、閉ループの挙動を分類しようとする。 そこで本研究では, この概念に基づき, 繰り返し発生するリスク最小化を, リスク最小化の勾配流の摂動軌跡として分析する。 システムの長期的行動に初期条件が大きな影響を与える可能性がある状況に動機づけられて,実行リスクの局所的最小化が複数存在する場合を考える。 この設定で種々の平衡のアトラクション領域を特徴付けるのに十分な条件を提供する。 さらに, 反復的リスク最小化の収束に関する幾何学的条件を, 実行的リスク最小化器に与えた実行的アライメントの概念を導入する。

関連論文リスト

• Optimal Classification under Performative Distribution Shift [13.508249764979075]
  本稿では,動作効果をプッシュフォワード尺度としてモデル化した新しい視点を提案する。 我々は、新しい仮定のセットの下で、パフォーマンスリスクの凸性を証明する。 また, 性能リスクの最小化を min-max 変動問題として再定義することにより, 逆向きの頑健な分類との関係を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T12:20:13Z)
• Rejection via Learning Density Ratios [50.91522897152437]
  拒絶による分類は、モデルを予測しないことを許容する学習パラダイムとして現れます。 そこで我々は,事前学習したモデルの性能を最大化する理想的なデータ分布を求める。 私たちのフレームワークは、クリーンでノイズの多いデータセットで実証的にテストされます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T01:32:17Z)
• Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction [55.77015419028725]
  しきい値とトレードオフパラメータが適応的に選択された場合、リスクの有効な制御を可能にする手法を開発する。 提案手法は単調なリスクとほぼ単調なリスクをサポートするが,それ以外は分布的な仮定はしない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:28:06Z)
• Distributional Method for Risk Averse Reinforcement Learning [0.0]
  リスク逆マルコフ決定過程における最適政策を学習するための分布法を提案する。 我々は、状態、行動、コストの連続的な観察を仮定し、動的リスク尺度を用いて政策のパフォーマンスを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T19:48:42Z)
• STEERING: Stein Information Directed Exploration for Model-Based Reinforcement Learning [111.75423966239092]
  遷移モデルの現在の推定値と未知の最適値との間の積分確率距離(IPM)の観点から探索インセンティブを提案する。 KSDに基づく新しいアルゴリズムを開発した。 textbfSTEin information dirtextbfEcted Explor for model-based textbfReinforcement Learntextbfing。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T00:49:28Z)
• Optimizing the Performative Risk under Weak Convexity Assumptions [0.0]
  性能予測において、予測モデルは将来のデータを生成する分布に影響を与える。 これまでの研究では、損失に関する一般的な条件とモデルパラメータから分布へのマッピングが特定されており、凸性はパフォーマンスリスクを意味する。 本稿では,反復最適化法における性能最小化リスク問題の回避性を犠牲にすることなく,これらの仮定を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T01:07:09Z)
• Mitigating sampling bias in risk-based active learning via an EM algorithm [0.0]
  リスクベースのアクティブラーニングは、オンライン意思決定支援のための統計分類器を開発するためのアプローチである。 データラベルクエリは、初期データポイントに対する完全情報の期待値に応じてガイドされる。 半教師付きアプローチは、EMアルゴリズムを介して未ラベルデータの擬似ラベルを組み込むことでサンプリングバイアスに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-25T08:48:25Z)
• Self-Certifying Classification by Linearized Deep Assignment [65.0100925582087]
  そこで我々は,PAC-Bayesリスク認定パラダイム内で,グラフ上のメトリックデータを分類するための新しい深層予測器のクラスを提案する。 PAC-Bayesの最近の文献とデータに依存した先行研究に基づいて、この手法は仮説空間上の後続分布の学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T19:59:14Z)
• Learning Bias-Invariant Representation by Cross-Sample Mutual Information Minimization [77.8735802150511]
  対象タスクが誤用したバイアス情報を除去するために,クロスサンプル対逆脱バイアス法(CSAD)を提案する。 相関測定は, 対向的偏り評価において重要な役割を担い, クロスサンプル型相互情報推定器によって行われる。 我々は,提案手法の最先端手法に対する利点を検証するために,公開データセットの徹底的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T21:17:02Z)
• Risk Minimization from Adaptively Collected Data: Guarantees for Supervised and Policy Learning [57.88785630755165]
  経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)は、機械学習のワークホースであるが、適応的に収集されたデータを使用すると、そのモデルに依存しない保証が失敗する可能性がある。 本研究では,仮説クラス上での損失関数の平均値を最小限に抑えるため,適応的に収集したデータを用いた一般的な重み付きERMアルゴリズムについて検討する。 政策学習では、探索がゼロになるたびに既存の文献のオープンギャップを埋める率-最適後悔保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T09:50:13Z)
• Principled learning method for Wasserstein distributionally robust optimization with local perturbations [21.611525306059985]
  ワッサーシュタイン分布論的ロバスト最適化(WDRO)は、実験データ分布近傍の局所的な最悪のリスクを最小限に抑えるモデルを学習しようとする。 本稿では,新しい近似定理に基づく最小化器を提案し,それに対応するリスク一貫性結果を提供する。 提案手法は,ノイズのあるデータセットのベースラインモデルよりも精度が高いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T09:32:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。