論文の概要: The Missing Invariance Principle Found -- the Reciprocal Twin of Invariant Risk Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14546v1
• Date: Sun, 29 May 2022 00:14:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 13:27:24.889316
• Title: The Missing Invariance Principle Found -- the Reciprocal Twin of Invariant Risk Minimization
• Title（参考訳）: 失われた不変性原理-不変リスク最小化の相互双対
• Authors: Dongsung Huh and Avinash Baidya
• Abstract要約: リスク最小化(IRM)では、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)データに悪影響を与える可能性がある。 我々はMRI-v1が十分な環境下で不変な予測器を保証できることを示す。 また、MRIはIRMを強く上回り、画像ベース問題においてほぼ最適OODを実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models often generalize poorly to out-of-distribution (OOD) data as a result of relying on features that are spuriously correlated with the label during training. Recently, the technique of Invariant Risk Minimization (IRM) was proposed to learn predictors that only use invariant features by conserving the feature-conditioned class expectation $\mathbb{E}_e[y|f(x)]$ across environments. However, more recent studies have demonstrated that IRM can fail in various task settings. Here, we identify a fundamental flaw of IRM formulation that causes the failure. We then introduce a complementary notion of invariance, MRI, that is based on conserving the class-conditioned feature expectation $\mathbb{E}_e[f(x)|y]$ across environments, that corrects for the flaw in IRM. Further, we introduce a simplified, practical version of the MRI formulation called as MRI-v1. We note that this constraint is convex which confers it with an advantage over the practical version of IRM, IRM-v1, which imposes non-convex constraints. We prove that in a general linear problem setting, MRI-v1 can guarantee invariant predictors given sufficient environments. We also empirically demonstrate that MRI strongly out-performs IRM and consistently achieves near-optimal OOD generalization in image-based nonlinear problems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、トレーニング中にラベルと散発的に相関する特徴に依存する結果、お粗末な分散(ood)データに一般化することが多い。 近年,特徴条件付きクラス期待値$\mathbb{e}_e[y|f(x)]$を環境全体に保存することにより,不変機能のみを使用する予測子を学習するために,irm(invariant risk minimization)手法が提案されている。 しかし、近年の研究では、ITMが様々なタスク設定で失敗する可能性が示されている。 ここでは, 故障の原因となるITMの定式化の根本的な欠陥を同定する。 次に、クラス条件付き特徴期待値である $\mathbb{E}_e[f(x)|y]$ を環境全体にわたって保存し、IRMの欠陥を補正する不変性MRIという相補的な概念を導入する。 また,MRI-v1 と呼ばれる,MRI の簡易な実用版も導入した。 この制約はconvexであり、irmの実用バージョンであるirm-v1よりも優れており、非凸制約を課している。 一般的な線形問題設定では、MRI-v1は十分な環境が与えられた不変予測器を保証できる。 また、画像ベース非線形問題においてMRIがIRMを強く上回り、ほぼ最適OOD一般化を実現することを実証的に実証した。

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