Fugu-MT 論文翻訳(概要): Testing for Geometric Invariance and Equivariance

論文の概要: Testing for Geometric Invariance and Equivariance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15280v1
Date: Mon, 30 May 2022 17:43:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-31 14:48:32.171460
Title: Testing for Geometric Invariance and Equivariance
Title（参考訳）: 幾何学的不変性と等分散の検定
Authors: Louis G. Christie and John A. D. Aston
Abstract要約: 本稿では、任意の半群$G$に対して$G$-等分散をテストするためのフレームワークを提案する。このことは、対称性が事前に知られていないとき、そのようなモデルの使用に自信を与える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Invariant and equivariant models incorporate the symmetry of an object to be estimated (here non-parametric regression functions $f : \mathcal{X} \rightarrow \mathbb{R}$). These models perform better (with respect to $L^2$ loss) and are increasingly being used in practice, but encounter problems when the symmetry is falsely assumed. In this paper we present a framework for testing for $G$-equivariance for any semi-group $G$. This will give confidence to the use of such models when the symmetry is not known a priori. These tests are independent of the model and are computationally quick, so can be easily used before model fitting to test their validity.
Abstract（参考訳）: 不変および同変モデルは、推定される対象の対称性(非パラメトリック回帰関数 $f : \mathcal{X} \rightarrow \mathbb{R}$)を組み込む。これらのモデルは($L^2$損失に関して)より良く機能し、実際はますます使われているが、対称性が誤って仮定されたときに問題に遭遇している。本稿では,任意の半群 $g$ に対して$g$-equivariance をテストするためのフレームワークを提案する。これは、対称性が事前に分かっていない場合に、そのようなモデルの使用に自信を与える。これらのテストはモデルとは独立であり、計算速度が速いため、モデル適合前に簡単にテストすることができる。

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