論文の概要: DAIR: Data Augmented Invariant Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11205v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 15:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 23:11:28.705126
• Title: DAIR: Data Augmented Invariant Regularization
• Title（参考訳）: dair: データ拡張不変正規化
• Authors: Tianjian Huang and Shaunak Halbe and Chinnadhurai Sankar and Pooyan Amini and Satwik Kottur and Alborz Geramifard and Meisam Razaviyayn and Ahmad Beirami
• Abstract要約: 本稿では,データ拡張不変正規化(DAIR)を提案する。 DAIRレギュレータの特定の形式は、さまざまな設定で一貫して良好に機能することを示す。 ドメインシフトを含む複数の実世界の学習問題に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.364846667289374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While deep learning through empirical risk minimization (ERM) has succeeded at achieving human-level performance at a variety of complex tasks, ERM generalizes poorly to distribution shift. This is partly explained by overfitting to spurious features such as background in images or named entities in natural language. Synthetic data augmentation followed by empirical risk minimization (DA-ERM) is a simple yet powerful solution to remedy this problem. In this paper, we propose data augmented invariant regularization (DAIR). The idea of DAIR is based on the observation that the model performance (loss) is desired to be consistent on the augmented sample and the original one. DAIR introduces a regularizer on DA-ERM to penalize such loss inconsistency. Both theoretically and through empirical experiments, we show that a particular form of the DAIR regularizer consistently performs well in a variety of settings. We apply it to multiple real-world learning problems involving domain shift, namely robust regression, visual question answering, robust deep neural network training, and task-oriented dialog modeling. Our experiments show that DAIR consistently outperforms ERM and DA-ERM with little marginal cost and setting new state-of-the-art results in several benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 経験的リスク最小化(ERM)による深層学習は、様々な複雑なタスクにおいて人間レベルのパフォーマンスを達成することに成功したが、ERMは分散シフトに乏しい。 これは、画像の背景や自然言語の名前付きエンティティなど、スプリアスな特徴にオーバーフィットすることで部分的に説明されている。 合成データ拡張と経験的リスク最小化(DA-ERM)は、この問題を改善するための単純だが強力なソリューションである。 本稿では,データ拡張不変正規化(DAIR)を提案する。 DAIRの考え方は、モデルパフォーマンス(ロス)が、強化されたサンプルと元のサンプルに一貫性を持たせることが望ましいという観察に基づいている。 DAIRはDA-ERMに正規化器を導入し、そのような損失の矛盾を罰する。 理論的および経験的実験により, DAIR正則化器の特定の形態が, 様々な設定で常に良好に動作することを示す。 ドメインシフト、すなわち、堅牢な回帰、視覚的質問応答、堅牢なディープニューラルネットワークトレーニング、タスク指向ダイアログモデリングを含む複数の実世界の学習問題に適用する。 我々の実験によると、DAIRはEMMとDA-ERMを限界コストで一貫して上回り、いくつかのベンチマークで新しい最先端結果を設定している。

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