論文の概要: Towards Backwards-Compatible Data with Confounded Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12720v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 02:49:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:56.656456
• Title: Towards Backwards-Compatible Data with Confounded Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応の確立による後方互換性データの実現に向けて
• Authors: Calvin McCarter,
• Abstract要約: 一般化ラベルシフト(GLS)を変更することで、汎用データの後方互換性を実現する。 本稿では,ソースとターゲット条件分布のばらつきを最小限に抑えた新しい枠組みを提案する。 ガウス逆Kulback-Leibler分散と最大平均誤差を用いた具体的実装を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Most current domain adaptation methods address either covariate shift or label shift, but are not applicable where they occur simultaneously and are confounded with each other. Domain adaptation approaches which do account for such confounding are designed to adapt covariates to optimally predict a particular label whose shift is confounded with covariate shift. In this paper, we instead seek to achieve general-purpose data backwards compatibility. This would allow the adapted covariates to be used for a variety of downstream problems, including on pre-existing prediction models and on data analytics tasks. To do this we consider a modification of generalized label shift (GLS), which we call confounded shift. We present a novel framework for this problem, based on minimizing the expected divergence between the source and target conditional distributions, conditioning on possible confounders. Within this framework, we provide concrete implementations using the Gaussian reverse Kullback-Leibler divergence and the maximum mean discrepancy. Finally, we demonstrate our approach on synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 現在のドメイン適応法は、共変量シフトまたはラベルシフトに対処するが、それらが同時に発生し、互いに共起する場合には適用できない。 このような相違を考慮に入れたドメイン適応アプローチは、共変量に適応して、共変量シフトと共変量シフトを共起する特定のラベルを最適に予測するように設計されている。 本稿では,汎用データの後方互換性を実現することを目的としている。 これにより、既存の予測モデルやデータ分析タスクなど、さまざまな下流問題に適応した共変量を使用することが可能になる。 これを実現するために、一般化ラベルシフト(GLS)の修正を検討する。 本稿では,ソースとターゲット条件分布の相違を最小化し,共同ファウンダーを前提とした新たな枠組みを提案する。 このフレームワーク内では、ガウス逆クルバック・リーブラの発散と平均誤差の最大値を用いて具体的な実装を提供する。 最後に、合成および実データに対する我々のアプローチを実証する。

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