論文の概要: Learning Against Distributional Uncertainty: On the Trade-off Between Robustness and Specificity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13565v2
• Date: Thu, 01 May 2025 12:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.453837
• Title: Learning Against Distributional Uncertainty: On the Trade-off Between Robustness and Specificity
• Title（参考訳）: 分布不確実性に対する学習--ロバスト性と特異性とのトレードオフについて
• Authors: Shixiong Wang, Haowei Wang, Xinke Li, Jean Honorio,
• Abstract要約: 本稿では,3つのアプローチを統一し,上記の課題に対処する新たな枠組みについて検討する。 新しいモデルは、目に見えないデータとトレーニングデータへの特異性の間のトレードオフを明らかにする。 実世界の様々なタスクの実験は、提案した学習フレームワークの優位性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.672383320615218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trustworthy machine learning aims at combating distributional uncertainties in training data distributions compared to population distributions. Typical treatment frameworks include the Bayesian approach, (min-max) distributionally robust optimization (DRO), and regularization. However, three issues have to be raised: 1) the prior distribution in the Bayesian method and the regularizer in the regularization method are difficult to specify; 2) the DRO method tends to be overly conservative; 3) all the three methods are biased estimators of the true optimal cost. This paper studies a new framework that unifies the three approaches and addresses the three challenges above. The asymptotic properties (e.g., consistencies and asymptotic normalities), non-asymptotic properties (e.g., generalization bounds and unbiasedness), and solution methods of the proposed model are studied. The new model reveals the trade-off between the robustness to the unseen data and the specificity to the training data. Experiments on various real-world tasks validate the superiority of the proposed learning framework.
• Abstract（参考訳）: 信頼できる機械学習は、人口分布と比較して、トレーニングデータ分布における分布の不確実性と戦うことを目的としている。 典型的な治療フレームワークとしては、ベイズ的アプローチ、(min-max)分散ロバスト最適化(DRO)、正規化などがある。 しかし、三つの問題を提起しなければならない。 1) ベイズ法における先行分布と正則化法における正則化器の指定は困難である。 2)DRO法は過度に保守的である傾向にある。 3) いずれの手法も真の最適コストの偏りのある推定器である。 本稿では,3つのアプローチを統一し,上記の3つの課題に対処する新しい枠組みについて検討する。 非漸近性(eg, 成分および漸近正規性)、非漸近性(eg, 一般化境界および非偏平性)および提案モデルの解法について検討した。 新しいモデルは、目に見えないデータに対する堅牢性と、トレーニングデータに対する特異性との間のトレードオフを明らかにする。 実世界の様々なタスクの実験は、提案した学習フレームワークの優位性を検証する。

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