論文の概要: Instrumental Variable-Driven Domain Generalization with Unobserved Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01438v2
• Date: Thu, 25 May 2023 08:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 00:45:03.269507
• Title: Instrumental Variable-Driven Domain Generalization with Unobserved Confounders
• Title（参考訳）: 非オブザーブド共作者によるインストゥルメンタル変数駆動型ドメイン一般化
• Authors: Junkun Yuan, Xu Ma, Ruoxuan Xiong, Mingming Gong, Xiangyu Liu, Fei Wu, Lanfen Lin, Kun Kuang
• Abstract要約: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインから、目に見えないターゲットドメインをうまく一般化できるモデルを学ぶことを目的としている。 観測不能な共同創設者のバイアスを2段階学習で除去し,インストゥルメンタル変数駆動型DG法(IV-DG)を提案する。 第1段階では、あるドメインの入力特徴の条件分布を他のドメインの入力特徴の条件分布として学習する。 第2段階では,ラベルと学習条件分布の関係を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.735614014067394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization (DG) aims to learn from multiple source domains a model that can generalize well on unseen target domains. Existing DG methods mainly learn the representations with invariant marginal distribution of the input features, however, the invariance of the conditional distribution of the labels given the input features is more essential for unknown domain prediction. Meanwhile, the existing of unobserved confounders which affect the input features and labels simultaneously cause spurious correlation and hinder the learning of the invariant relationship contained in the conditional distribution. Interestingly, with a causal view on the data generating process, we find that the input features of one domain are valid instrumental variables for other domains. Inspired by this finding, we propose an instrumental variable-driven DG method (IV-DG) by removing the bias of the unobserved confounders with two-stage learning. In the first stage, it learns the conditional distribution of the input features of one domain given input features of another domain. In the second stage, it estimates the relationship by predicting labels with the learned conditional distribution. Theoretical analyses and simulation experiments show that it accurately captures the invariant relationship. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that IV-DG method yields state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、複数のソースドメインから、見えないターゲットドメインをうまく一般化できるモデルを学ぶことを目的としている。 既存のDG法は主に入力特徴の差分分布の不変な表現を学習するが、入力特徴が与えられたラベルの条件分布の不変性は未知の領域予測に必要不可欠である。 一方、入力特徴とラベルに影響を与える未観測の共同創設者の存在は、同時に突発的な相関を引き起こし、条件分布に含まれる不変関係の学習を妨げる。 興味深いことに、データ生成プロセスの因果的ビューでは、あるドメインの入力特徴が他のドメインに対して有効なインストゥルメンタル変数であることが分かる。 この発見に触発されて,2段階学習による未観測共同創設者のバイアスを除去し,インストゥルメンタル変数駆動型DG法(IV-DG)を提案する。 第1段階では、あるドメインの入力特徴の条件分布を他のドメインの入力特徴の条件分布として学習する。 第2段階では、ラベルと学習条件分布を予測して関係を推定する。 理論的解析とシミュレーション実験により、不変関係を正確に捉えることが示されている。 実世界のデータセットに関する大規模な実験は、IV-DG法が最先端の結果をもたらすことを示した。

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