論文の概要: Transfer learning with high-dimensional quantile regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14578v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 14:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:19:01.334884
• Title: Transfer learning with high-dimensional quantile regression
• Title（参考訳）: 高次元分位レグレッションを用いた転送学習
• Authors: Jiayu Huang, Mingqiu Wang, Yuanshan Wu
• Abstract要約: 本研究では,高次元量子レグレッションモデルの枠組みにおける伝達学習手法を提案する。 我々は、微妙に選択された転送可能なソースドメインに基づいて、転送学習推定器の誤差境界を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.314903445595385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning has become an essential technique to exploit information from the source domain to boost performance of the target task. Despite the prevalence in high-dimensional data, heterogeneity and/or heavy tails tend to be discounted in current transfer learning approaches and thus may undermine the resulting performance. We propose a transfer learning procedure in the framework of high-dimensional quantile regression models to accommodate the heterogeneity and heavy tails in the source and target domains. We establish error bounds of the transfer learning estimator based on delicately selected transferable source domains, showing that lower error bounds can be achieved for critical selection criterion and larger sample size of source tasks. We further propose valid confidence interval and hypothesis test procedures for individual component of quantile regression coefficients by advocating a one-step debiased estimator of transfer learning estimator wherein the consistent variance estimation is proposed via the technique of transfer learning again. Simulation results demonstrate that the proposed method exhibits some favorable performances.
• Abstract（参考訳）: 転送学習は、ソースドメインからの情報を活用して、ターゲットタスクの性能を高めるための重要な技術となっている。 高次元データの頻度にもかかわらず、ヘテロジニティやヘヴィテールは、現在の転写学習アプローチで割引される傾向にあり、その結果のパフォーマンスを損なう可能性がある。 本研究では,高次元分位回帰モデルの枠組みにおいて,ソース領域とターゲット領域の重みと不均一性に対応するための伝達学習手順を提案する。 そこで,提案手法では,より繊細に選択されたトランスファー可能なソースドメインに基づいて,トランスファー学習推定器の誤差境界を定め,決定基準を低くし,ソースタスクのサンプルサイズを増加させることが可能であることを示す。 さらに、伝達学習推定器の1ステップの偏差推定器を提唱することにより、量子回帰係数の個々の成分に対する有効信頼区間と仮説テスト手順を提案し、その一貫した分散推定を再度転移学習の手法を用いて提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は良好な性能を示した。

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