論文の概要: Freeze then Train: Towards Provable Representation Learning under Spurious Correlations and Feature Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11075v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 07:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 15:24:55.797760
• Title: Freeze then Train: Towards Provable Representation Learning under Spurious Correlations and Feature Noise
• Title（参考訳）: 凍結学習 : 純粋相関と特徴雑音下での予測表現学習を目指して
• Authors: Haotian Ye, James Zou, Linjun Zhang
• Abstract要約: コア機能は、突発的な機能よりもノイズが少ない場合にのみ、十分に学習されていることが分かりました。 提案アルゴリズムは,まず特定の有能な特徴を凍結し,次に経験的リスク最小化を用いて他の特徴を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.38606757545815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existence of spurious correlations such as image backgrounds in the training environment can make empirical risk minimization (ERM) perform badly in the test environment. To address this problem, Kirichenko et al. (2022) empirically found that the core features that are causally related to the outcome can still be learned well even with the presence of spurious correlations. This opens a promising strategy to first train a feature learner rather than a classifier, and then perform linear probing (last layer retraining) in the test environment. However, a theoretical understanding of when and why this approach works is lacking. In this paper, we find that core features are only learned well when they are less noisy than spurious features, which is not necessarily true in practice. We provide both theories and experiments to support this finding and to illustrate the importance of feature noise. Moreover, we propose an algorithm called Freeze then Train (FTT), that first freezes certain salient features and then trains the rest of the features using ERM. We theoretically show that FTT preserves features that are more beneficial to test time probing. Across two commonly used real-world benchmarks, FTT outperforms ERM, JTT and CVaR-DRO, with especially substantial improvement in accuracy (by 4.8%) when the feature noise is large.
• Abstract（参考訳）: 訓練環境における画像背景などの素早い相関関係の存在は、試験環境において経験的リスク最小化(ERM)を著しく向上させる。 この問題に対処するため、Kirichenkoら (2022) は、結果に因果関係のある中核的な特徴は、たとえ素早い相関が存在するとしても、十分に学習可能であることを実証的に見出した。 これにより、最初に分類器ではなく機能学習者を訓練し、テスト環境で線形プローブ(最終層再トレーニング)を実行する、有望な戦略が開かれる。 しかし、いつ、なぜこのアプローチが機能するのかを理論的に理解できない。 本稿では,コア機能はスプリアス機能よりもノイズが少ない場合にのみ十分に学習できることを見出し,実際には必ずしもそうではない。 我々はこの発見を支援し、特徴雑音の重要性を説明するため、理論と実験の両方を提供する。 さらに,まず特定の有能な特徴を凍結し,残りの特徴をEMMを用いて訓練する,Freeze then Train (FTT) というアルゴリズムを提案する。 理論的には、FTTはテスト時間探索に有利な特徴を保存している。 2つの一般的な実世界のベンチマークで、FTTはEMM、JTT、CVaR-DROより優れており、特にノイズが大きい場合には精度が4.8%向上している。

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