論文の概要: Data drift correction via time-varying importance weight estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01422v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 07:21:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 14:51:38.088147
• Title: Data drift correction via time-varying importance weight estimator
• Title（参考訳）: 時間変化重み推定器によるデータドリフト補正
• Authors: Rasool Fakoor and Jonas Mueller and Zachary C. Lipton and Pratik Chaudhari and Alexander J. Smola
• Abstract要約: 機械学習モデルの現実的な展開は、データが時間とともに進化するときに困難である。 本稿では,データ分布の漸進的な変化を検知できる新しい時間変化重み推定器を提案する。 本稿では,教師付き学習タスクから強化学習タスクまで,さまざまな課題に対して,このアプローチを実証し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.12216038318805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world deployment of machine learning models is challenging when data evolves over time. And data does evolve over time. While no model can work when data evolves in an arbitrary fashion, if there is some pattern to these changes, we might be able to design methods to address it. This paper addresses situations when data evolves gradually. We introduce a novel time-varying importance weight estimator that can detect gradual shifts in the distribution of data. Such an importance weight estimator allows the training method to selectively sample past data -- not just similar data from the past like a standard importance weight estimator would but also data that evolved in a similar fashion in the past. Our time-varying importance weight is quite general. We demonstrate different ways of implementing it that exploit some known structure in the evolution of data. We demonstrate and evaluate this approach on a variety of problems ranging from supervised learning tasks (multiple image classification datasets) where the data undergoes a sequence of gradual shifts of our design to reinforcement learning tasks (robotic manipulation and continuous control) where data undergoes a shift organically as the policy or the task changes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの現実的な展開は、データが時間とともに進化するときに困難である。 そしてデータは時間とともに進化する。 データが任意の方法で進化する際には、モデルが機能しないが、これらの変更に何らかのパターンがある場合、それに対応するメソッドを設計できるかもしれない。 本稿では,データが徐々に進化する状況に対処する。 本稿では,データ分布のゆるやかな変化を検知できる新しい時間変化重要度推定器を提案する。 このような重要重量推定器は、トレーニング手法が過去のデータを選択的にサンプリングすることを可能にする -- 標準重要重量推定器のような過去の類似データだけでなく、過去に類似した方法で進化したデータも対象とする。 時間のかかる重要性の重みは、かなり一般的です。 データの進化において、既知の構造を利用する様々な実装方法を示します。 本手法は, 教師付き学習タスク(複数画像分類データセット)から, 設計の段階的な変化を連続的に行う学習タスク(ロボット操作と連続制御)まで, 方針やタスクの変化とともに, 組織的にシフトする学習タスク(ロボット操作と連続制御)まで, 様々な課題に対して実証および評価を行う。

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