論文の概要: DAPDAG: Domain Adaptation via Perturbed DAG Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01373v1
- Date: Tue, 2 Aug 2022 11:43:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-03 12:45:45.179967
- Title: DAPDAG: Domain Adaptation via Perturbed DAG Reconstruction
- Title（参考訳）: DAPDAG : 摂動DAG再建によるドメイン適応
- Authors: Yanke Li, Hatt Tobias, Ioana Bica, Mihaela van der Schaar
- Abstract要約: 本研究では,人口統計量の推定を行う自動エンコーダを学習し,有向非巡回グラフ(DAG)を補助的タスクとして再構築する。
基礎となるDAG構造は、条件分布が潜伏環境変数$E$によって導かれる領域間で変化することが許される観測変数の間で不変であると仮定される。
我々は、エンコーダとデコーダをエンドツーエンドで共同で訓練し、混合変数を用いた合成および実データセットの実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.76115370275733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Leveraging labelled data from multiple domains to enable prediction in
another domain without labels is a significant, yet challenging problem. To
address this problem, we introduce the framework DAPDAG (\textbf{D}omain
\textbf{A}daptation via \textbf{P}erturbed \textbf{DAG} Reconstruction) and
propose to learn an auto-encoder that undertakes inference on population
statistics given features and reconstructing a directed acyclic graph (DAG) as
an auxiliary task. The underlying DAG structure is assumed invariant among
observed variables whose conditional distributions are allowed to vary across
domains led by a latent environmental variable $E$. The encoder is designed to
serve as an inference device on $E$ while the decoder reconstructs each
observed variable conditioned on its graphical parents in the DAG and the
inferred $E$. We train the encoder and decoder jointly in an end-to-end manner
and conduct experiments on synthetic and real datasets with mixed variables.
Empirical results demonstrate that reconstructing the DAG benefits the
approximate inference. Furthermore, our approach can achieve competitive
performance against other benchmarks in prediction tasks, with better
adaptation ability, especially in the target domain significantly different
from the source domains.
- Abstract（参考訳）: ラベルのない別のドメインで予測を可能にするために、複数のドメインからのラベル付きデータを活用することは、重要だが挑戦的な問題である。
この問題に対処するため, DAPDAG (\textbf{D}omain \textbf{A}daptation via \textbf{P}erturbed \textbf{DAG} Reconstruction) というフレームワークを導入し, 与えられた特徴を推測し, 有向非巡回グラフ(DAG)を補助タスクとして再構築する自動エンコーダを提案する。
基礎となるDAG構造は、条件分布が潜在環境変数$E$によって導かれる領域間で変化することを許される観測変数の間で不変であると仮定される。
エンコーダは$E$の推論デバイスとして機能するように設計されており、デコーダはDAGと推定$E$のグラフィカルな両親に条件付けられた各変数を再構成する。
エンコーダとデコーダをエンドツーエンドで共同で訓練し,混合変数を用いた合成および実データセット実験を行う。
実験の結果,DAGの再構成は近似推論に有効であることが示唆された。
さらに,提案手法は,特に対象領域がソース領域と大きく異なる場合において,予測タスクにおける他のベンチマークに対する競合性能を向上できる。
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