論文の概要: Temporal Domain Generalization with Drift-Aware Dynamic Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10664v1
- Date: Sat, 21 May 2022 20:01:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-24 19:28:19.128860
- Title: Temporal Domain Generalization with Drift-Aware Dynamic Neural Network
- Title（参考訳）: ドリフトアウェア動的ニューラルネットワークによる時間領域一般化
- Authors: Guangji Bai, Ling Chen, Liang Zhao
- Abstract要約: ドリフト対応動的ニューラルネットワーク(DRAIN)フレームワークを用いた時間領域一般化を提案する。
具体的には、この問題を、データとモデル力学の関係を共同でモデル化するベイズ的枠組みに定式化する。
モデルパラメータとデータ分布の時間的ドリフトをキャプチャし、将来のデータなしで将来モデルを予測することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.483886657900525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Temporal domain generalization is a promising yet extremely challenging area
where the goal is to learn models under temporally changing data distributions
and generalize to unseen data distributions following the trends of the change.
The advancement of this area is challenged by: 1) characterizing data
distribution drift and its impacts on models, 2) expressiveness in tracking the
model dynamics, and 3) theoretical guarantee on the performance. To address
them, we propose a Temporal Domain Generalization with Drift-Aware Dynamic
Neural Network (DRAIN) framework. Specifically, we formulate the problem into a
Bayesian framework that jointly models the relation between data and model
dynamics. We then build a recurrent graph generation scenario to characterize
the dynamic graph-structured neural networks learned across different time
points. It captures the temporal drift of model parameters and data
distributions and can predict models in the future without the presence of
future data. In addition, we explore theoretical guarantees of the model
performance under the challenging temporal DG setting and provide theoretical
analysis, including uncertainty and generalization error. Finally, extensive
experiments on several real-world benchmarks with temporal drift demonstrate
the effectiveness and efficiency of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 時間領域の一般化は、時間的に変化するデータ分布の下でモデルを学習し、変化の傾向に従って見つからないデータ分布に一般化するという、有望で非常に困難な領域である。
この地域の進歩は以下の通りである。
1)データ分布ドリフトの特徴とそのモデルへの影響
2)モデルダイナミクスの追跡における表現力,および
3) 性能に関する理論的保証。
そこで我々は, Drift-Aware Dynamic Neural Network (DRAIN) フレームワークを用いた時間領域一般化を提案する。
具体的には、データとモデルダイナミクスの関係を共同でモデル化するベイズフレームワークに問題を定式化する。
次に、異なる時点にわたって学習した動的グラフ構造ニューラルネットワークを特徴付けるために、リカレントグラフ生成シナリオを構築する。
モデルパラメータとデータ分布の時間的ドリフトをキャプチャし、将来のデータなしで将来モデルを予測することができる。
さらに, 時相DG設定におけるモデル性能の理論的保証について検討し, 不確実性や一般化誤差を含む理論的解析を行う。
最後に,時間的ドリフトを伴う実世界のベンチマーク実験を行い,提案手法の有効性と有効性を示した。
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