論文の概要: Malign Overfitting: Interpolation Can Provably Preclude Invariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15724v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 19:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:10:02.281148
• Title: Malign Overfitting: Interpolation Can Provably Preclude Invariance
• Title（参考訳）: 悪性オーバーフィッティング:補間はおそらく不変性を妨げる
• Authors: Yoav Wald, Gal Yona, Uri Shalit, Yair Carmon
• Abstract要約: 我々は、任意の補間学習規則が(任意に小さなマージンを持つ)不変性を満たすことはないことを証明した。 次に,非補間分類器をうまく学習するアルゴリズムを提案し,解析する。 シミュレーションデータとウォーターバードデータセットに関する理論的考察を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.200494258766447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learned classifiers should often possess certain invariance properties meant to encourage fairness, robustness, or out-of-distribution generalization. However, multiple recent works empirically demonstrate that common invariance-inducing regularizers are ineffective in the over-parameterized regime, in which classifiers perfectly fit (i.e. interpolate) the training data. This suggests that the phenomenon of ``benign overfitting," in which models generalize well despite interpolating, might not favorably extend to settings in which robustness or fairness are desirable. In this work we provide a theoretical justification for these observations. We prove that -- even in the simplest of settings -- any interpolating learning rule (with arbitrarily small margin) will not satisfy these invariance properties. We then propose and analyze an algorithm that -- in the same setting -- successfully learns a non-interpolating classifier that is provably invariant. We validate our theoretical observations on simulated data and the Waterbirds dataset.
• Abstract（参考訳）: 学習された分類器は、公平性、堅牢性、分散の一般化を促進するためのある種の不変性を持つべきである。 しかし、近年の複数の研究により、共通不分散誘導正規化器は、分類器がトレーニングデータに完全に適合する(つまり補間する)過剰パラメータ化方式では有効ではないことが実証されている。 これは、補間にもかかわらずモデルがうまく一般化する「良心過剰」現象が、堅牢性や公正性が望ましい設定にまで好ましくないことを示唆している。 この研究では、これらの観測を理論的に正当化します。 最も単純な設定であっても、任意の補間学習規則(任意にマージンが小さい)がこれらの不変性特性を満たさないことを証明します。 そして、同じ設定で、証明可能な不変な非補間分類器をうまく学習するアルゴリズムを提案し、解析する。 シミュレーションデータと水鳥データセットに関する理論的観察を検証する。

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