論文の概要: Adapting to Latent Subgroup Shifts via Concepts and Proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11254v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 18:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 13:35:25.057340
• Title: Adapting to Latent Subgroup Shifts via Concepts and Proxies
• Title（参考訳）: 概念とプロキシによる潜在部分群シフトへの適応
• Authors: Ibrahim Alabdulmohsin, Nicole Chiou, Alexander D'Amour, Arthur Gretton, Sanmi Koyejo, Matt J. Kusner, Stephen R. Pfohl, Olawale Salaudeen, Jessica Schrouff, Katherine Tsai
• Abstract要約: 最適ターゲット予測器は、ソースドメインでのみ利用できる概念とプロキシ変数の助けを借りて、非パラメトリックに識別可能であることを示す。 本研究では,データ生成プロセスに特有の潜在変数モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.01141290360562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of unsupervised domain adaptation when the source domain differs from the target domain because of a shift in the distribution of a latent subgroup. When this subgroup confounds all observed data, neither covariate shift nor label shift assumptions apply. We show that the optimal target predictor can be non-parametrically identified with the help of concept and proxy variables available only in the source domain, and unlabeled data from the target. The identification results are constructive, immediately suggesting an algorithm for estimating the optimal predictor in the target. For continuous observations, when this algorithm becomes impractical, we propose a latent variable model specific to the data generation process at hand. We show how the approach degrades as the size of the shift changes, and verify that it outperforms both covariate and label shift adjustment.
• Abstract（参考訳）: 我々は、潜在サブグループの分布の変化により、ソースドメインがターゲットドメインと異なる場合、教師なし領域適応の問題に対処する。 この部分群が観測された全てのデータを分離する場合、共変量シフトやラベルシフトの仮定は適用されない。 最適なターゲット予測器は、ソースドメインでのみ利用可能な概念とプロキシ変数と、ターゲットからラベルなしのデータによって非パラメトリックに識別できることを示す。 識別結果は構築的であり、即座にターゲットの最適予測器を推定するアルゴリズムを提案する。 連続観測のために,本アルゴリズムが実用的でない場合,データ生成プロセスに固有の潜在変数モデルを提案する。 シフトサイズが変化するにつれて, アプローチの劣化が見られ, 共変量およびラベルシフトの調整に優れることを確認した。

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