論文の概要: Context-Aware Drift Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08644v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 14:23:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 20:13:51.780744
• Title: Context-Aware Drift Detection
• Title（参考訳）: 文脈認識ドリフト検出
• Authors: Oliver Cobb and Arnaud Van Looveren
• Abstract要約: 均質性の2サンプル試験は、既存のドリフト検出手法が構築される基礎となる。 条件分布処理効果の2サンプル試験の基礎の上に構築した,より一般的なドリフト検出フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When monitoring machine learning systems, two-sample tests of homogeneity form the foundation upon which existing approaches to drift detection build. They are used to test for evidence that the distribution underlying recent deployment data differs from that underlying the historical reference data. Often, however, various factors such as time-induced correlation mean that batches of recent deployment data are not expected to form an i.i.d. sample from the historical data distribution. Instead we may wish to test for differences in the distributions conditional on \textit{context} that is permitted to change. To facilitate this we borrow machinery from the causal inference domain to develop a more general drift detection framework built upon a foundation of two-sample tests for conditional distributional treatment effects. We recommend a particular instantiation of the framework based on maximum conditional mean discrepancies. We then provide an empirical study demonstrating its effectiveness for various drift detection problems of practical interest, such as detecting drift in the distributions underlying subpopulations of data in a manner that is insensitive to their respective prevalences. The study additionally demonstrates applicability to ImageNet-scale vision problems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムを監視する場合、同質性の2サンプルテストは、既存のドリフト検出手法が構築する基盤となる。 それらは、最近のデプロイメントデータを支える分布が、過去の参照データと異なるという証拠をテストするために使用される。 しかし、時間的相関のような様々な要因により、最近の展開データのバッチは、歴史的データ分布からi.d.サンプルを形成することは期待できない。 その代わり、変更が許される \textit{context} の条件付き分布の差異をテストしたいかもしれません。 これを容易にするために、我々は因果推論領域から機械を借り、条件分布処理効果の2サンプル試験の基礎の上に構築されたより一般的なドリフト検出フレームワークを開発する。 最大条件平均不一致に基づくフレームワークの特定のインスタンス化を推奨する。 そこで,本研究では,データサブポピュレーションを基礎とする分布におけるドリフトの検出を,それぞれの頻度に敏感な方法で行うなど,実践的関心のドリフト検出問題に対するその有効性を示す実証的研究を行った。 この研究は、imagenet-scale vision問題への適用性も示している。

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