論文の概要: Understanding new tasks through the lens of training data via exponential tilting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13577v1
• Date: Thu, 26 May 2022 18:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:24:10.971651
• Title: Understanding new tasks through the lens of training data via exponential tilting
• Title（参考訳）: 指数傾斜によるトレーニングデータのレンズによる新しいタスクの理解
• Authors: Subha Maity, Mikhail Yurochkin, Moulinath Banerjee, Yuekai Sun
• Abstract要約: 対象タスクの分布を把握するために,トレーニングサンプルを再検討する問題を考察する。 指数的傾き仮定に基づいて分布シフトモデルを定式化し、列車データ重み付けを学習する。 学習したトレインデータの重み付けは、目標のパフォーマンス評価、微調整、モデル選択といった下流タスクに使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.33775132139584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying machine learning models to new tasks is a major challenge despite the large size of the modern training datasets. However, it is conceivable that the training data can be reweighted to be more representative of the new (target) task. We consider the problem of reweighing the training samples to gain insights into the distribution of the target task. Specifically, we formulate a distribution shift model based on the exponential tilt assumption and learn train data importance weights minimizing the KL divergence between labeled train and unlabeled target datasets. The learned train data weights can then be used for downstream tasks such as target performance evaluation, fine-tuning, and model selection. We demonstrate the efficacy of our method on Waterbirds and Breeds benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 新しいタスクに機械学習モデルをデプロイすることは、現代のトレーニングデータセットの大きさにもかかわらず、大きな課題である。 しかし、トレーニングデータを新たな(ターゲット)タスクのより代表的なものとして再重み付けすることが可能である。 対象タスクの分布に関する洞察を得るために,トレーニングサンプルを改良する問題を考える。 具体的には, 指数的傾き推定に基づく分布シフトモデルを定式化し, ラベル付き列車とラベル付き対象データセットとのkl発散を最小化する列車データ重要度を学習する。 学習したトレインデータの重み付けは、目標のパフォーマンス評価、微調整、モデル選択といった下流タスクに使用できる。 水鳥とブレッドスベンチマークにおける本手法の有効性を実証する。

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