論文の概要: Maximum Mean Discrepancy for Generalization in the Presence of Distribution and Missingness Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10344v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 18:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 15:55:44.400916
• Title: Maximum Mean Discrepancy for Generalization in the Presence of Distribution and Missingness Shift
• Title（参考訳）: 分布と欠落シフトの存在下での一般化のための最大平均偏差
• Authors: Liwn Ouyang, Aaron Key
• Abstract要約: MMD損失成分の統合は、モデルが最適化に最適な機能を利用するのに役立ち、テストサンプル毎に可能な限り危険な外挿を避けるのに役立ちます。 このMDDアプローチで処理されたモデルでは、テストセットのパフォーマンス、キャリブレーション、外挿が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Covariate shifts are a common problem in predictive modeling on real-world problems. This paper proposes addressing the covariate shift problem by minimizing Maximum Mean Discrepancy (MMD) statistics between the training and test sets in either feature input space, feature representation space, or both. We designed three techniques that we call MMD Representation, MMD Mask, and MMD Hybrid to deal with the scenarios where only a distribution shift exists, only a missingness shift exists, or both types of shift exist, respectively. We find that integrating an MMD loss component helps models use the best features for generalization and avoid dangerous extrapolation as much as possible for each test sample. Models treated with this MMD approach show better performance, calibration, and extrapolation on the test set.
• Abstract（参考訳）: 共変量シフトは実世界の問題に対する予測モデリングにおいて一般的な問題である。 本稿では,特徴入力空間,特徴表現空間,あるいはその両方において,最大平均偏差(mmd)の統計量を最小限にし,共変量シフト問題に対処することを提案する。 MMD Representation, MMD Mask, MMD Hybrid と呼ぶ3つの手法を設計し, 分散シフトのみが存在する場合, 不足シフトのみが存在する場合, あるいは両タイプのシフトが存在する場合のシナリオに対処する。 MMD損失成分の統合は、モデルが最適化に最適な機能を利用するのに役立ち、テストサンプル毎に可能な限り危険な外挿を避けるのに役立ちます。 このmmdアプローチで処理されたモデルは、テストセットのパフォーマンス、キャリブレーション、外挿性が向上する。

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