論文の概要: Learning Optimal Features via Partial Invariance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12067v2
• Date: Mon, 3 Apr 2023 16:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 21:39:42.777851
• Title: Learning Optimal Features via Partial Invariance
• Title（参考訳）: 部分的不変性による最適特徴の学習
• Authors: Moulik Choraria, Ibtihal Ferwana, Ankur Mani, Lav R. Varshney
• Abstract要約: 不変リスク最小化(IRM)は、複数の環境から堅牢なモデルを学ぶことを目的とした一般的なフレームワークである。 IRMが予測器を過度に抑制できることを示し、これを補うために、$textitpartial invariance$を介して緩和を提案する。 線形設定と、言語と画像データの両方のタスクにおけるディープニューラルネットワークの両方で実施されたいくつかの実験により、結論の検証が可能になった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.552839725370383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning models that are robust to distribution shifts is a key concern in the context of their real-life applicability. Invariant Risk Minimization (IRM) is a popular framework that aims to learn robust models from multiple environments. The success of IRM requires an important assumption: the underlying causal mechanisms/features remain invariant across environments. When not satisfied, we show that IRM can over-constrain the predictor and to remedy this, we propose a relaxation via $\textit{partial invariance}$. In this work, we theoretically highlight the sub-optimality of IRM and then demonstrate how learning from a partition of training domains can help improve invariant models. Several experiments, conducted both in linear settings as well as with deep neural networks on tasks over both language and image data, allow us to verify our conclusions.
• Abstract（参考訳）: 分散シフトに頑健な学習モデルは、実際の適用可能性のコンテキストにおいて重要な関心事である。 不変リスク最小化(IRM)は、複数の環境から堅牢なモデルを学ぶことを目的とした一般的なフレームワークである。 IRMの成功には重要な前提が必要であり、根底にある因果的メカニズムや特徴は環境全体にわたって不変である。 満足しない場合には、IRMが予測子を過度に抑制できることを示し、これを緩和するために、$\textit{partial invariance}$ による緩和を提案する。 本研究では、IRMの準最適性を理論的に強調し、トレーニング領域の分割から学習することで不変モデルを改善する方法を示す。 線形な設定と、言語と画像データの両方のタスク上のディープニューラルネットワークの両方で実施した実験によって、結論の検証が可能になった。

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