論文の概要: Robust Bayesian Recourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10833v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 04:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 04:06:41.235847
• Title: Robust Bayesian Recourse
• Title（参考訳）: ロバストベイズ・リコース
• Authors: Tuan-Duy H. Nguyen, Ngoc Bui, Duy Nguyen, Man-Chung Yue, Viet Anh Nguyen
• Abstract要約: アルゴリズムのリコースは、好ましくない機械学習の決定を覆すために、情報的なフィードバックを推奨することを目的としている。 本稿では,後続確率オッズ比を最小化するモデル非依存リコースであるベイズ的リコースを紹介する。 我々は、機械学習モデルパラメータの将来の変更に対処する目的で、min-maxのロバストな競合を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.526999070658231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic recourse aims to recommend an informative feedback to overturn an unfavorable machine learning decision. We introduce in this paper the Bayesian recourse, a model-agnostic recourse that minimizes the posterior probability odds ratio. Further, we present its min-max robust counterpart with the goal of hedging against future changes in the machine learning model parameters. The robust counterpart explicitly takes into account possible perturbations of the data in a Gaussian mixture ambiguity set prescribed using the optimal transport (Wasserstein) distance. We show that the resulting worst-case objective function can be decomposed into solving a series of two-dimensional optimization subproblems, and the min-max recourse finding problem is thus amenable to a gradient descent algorithm. Contrary to existing methods for generating robust recourses, the robust Bayesian recourse does not require a linear approximation step. The numerical experiment demonstrates the effectiveness of our proposed robust Bayesian recourse facing model shifts. Our code is available at https://github.com/VinAIResearch/robust-bayesian-recourse.
• Abstract（参考訳）: algorithmic recourseは、好ましくない機械学習の決定を覆すために、有益なフィードバックを推奨することを目的としている。 本稿では,後続確率オッズ比を最小化するモデル非依存リコースであるベイズ的リコースを紹介する。 さらに,機械学習モデルパラメータの将来の変化に対処する目的で,min-maxのロバストな対応を提示する。 頑健な対向は、最適輸送(ワッサーシュタイン)距離を用いて設定されたガウス混合曖昧性におけるデータの摂動を明示的に考慮する。 結果の最悪の対象関数を2次元の最適化サブプロブレムに分解し, min-maxリコース探索問題を勾配降下アルゴリズムに導出可能であることを示す。 既存のロバストなリコースを生成する方法とは異なり、ロバストベイズ的リコースは線形近似ステップを必要としない。 この数値実験は,提案するロバストベイズ回帰モデルシフトの有効性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/vinairesearch/robust-bayesian-recourseで利用可能です。

関連論文リスト

• Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime [79.85163929026146]
  凸最適化問題を解くための新しい勾配のないアルゴリズムを提案する。 このような問題は医学、物理学、機械学習で発生する。 両種類の雑音下で提案アルゴリズムの収束保証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:26:17Z)
• Equation Discovery with Bayesian Spike-and-Slab Priors and Efficient Kernels [57.46832672991433]
  ケルネル学習とBayesian Spike-and-Slab pres (KBASS)に基づく新しい方程式探索法を提案する。 カーネルレグレッションを用いてターゲット関数を推定する。これはフレキシブルで表現力があり、データ空間やノイズに対してより堅牢である。 我々は,効率的な後部推論と関数推定のための予測伝搬予測最大化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T03:55:09Z)
• Distributionally Robust Recourse Action [12.139222986297263]
  recourseアクションは、別の結果を受け取るためにインスタンスを修正できる特定の方法を示すことで、特定のアルゴリズム上の決定を説明することを目的としている。 本研究では、モデルシフトの混合の下で有効となる確率の高いリコースアクションを生成する分散ロバスト・リコース・アクション(DiRRAc)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T08:52:01Z)
• Bayesian Optimization for Macro Placement [48.55456716632735]
  本研究では,系列対上のベイズ最適化(BO)を用いた新しいマクロ配置法を提案する。 BOは確率的代理モデルと獲得関数を利用する機械学習技術である。 固定アウトラインマクロ配置問題に対して, 半周波線長目標を用いたアルゴリズムを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T06:17:06Z)
• STORM+: Fully Adaptive SGD with Momentum for Nonconvex Optimization [74.1615979057429]
  本研究では,スムーズな損失関数に対する期待値である非バッチ最適化問題について検討する。 我々の研究は、学習率と運動量パラメータを適応的に設定する新しいアプローチとともに、STORMアルゴリズムの上に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T15:43:36Z)
• Approximate Bayesian Optimisation for Neural Networks [6.921210544516486]
  モデル選択の重要性を強調するために、機械学習アルゴリズムを自動化するための一連の作業が行われた。 理想主義的な方法で解析的トラクタビリティと計算可能性を解決する必要性は、効率と適用性を確保することを可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T19:03:32Z)
• Modeling the Second Player in Distributionally Robust Optimization [90.25995710696425]
  我々は、最悪のケース分布を特徴付けるために神経生成モデルを使うことを議論する。 このアプローチは多くの実装と最適化の課題をもたらします。 提案されたアプローチは、同等のベースラインよりも堅牢なモデルを生み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T14:26:26Z)
• Parallel Stochastic Mirror Descent for MDPs [72.75921150912556]
  無限水平マルコフ決定過程(MDP)における最適政策学習の問題を考える。 リプシッツ連続関数を用いた凸プログラミング問題に対してミラー・ディクセントの変種が提案されている。 このアルゴリズムを一般の場合において解析し,提案手法の動作中に誤差を蓄積しない収束率の推定値を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T19:28:39Z)
• Slowly Varying Regression under Sparsity [5.22980614912553]
  本稿では, 緩やかな過度回帰の枠組みを提示し, 回帰モデルが緩やかかつスパースな変動を示すようにした。 本稿では,バイナリ凸アルゴリズムとして再構成する手法を提案する。 結果として得られたモデルは、様々なデータセット間で競合する定式化よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T04:51:44Z)
• Scalable Combinatorial Bayesian Optimization with Tractable Statistical models [44.25245545568633]
  緩和空間上のブラックボックス関数(集合、列、木、グラフなど)を最適化する問題について検討する。 サブモジュール緩和の最近の進歩に基づき,BOCSモデルにおけるAFO問題のスケーラビリティと精度向上を目標として,Parametrized Submodular (PSR) のアプローチを検討する。 多様なベンチマーク問題に対する実験では、BOCSモデルに対するPSRによる大幅な改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T22:56:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。