論文の概要: Adapting to Continuous Covariate Shift via Online Density Ratio Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02552v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 04:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 17:40:48.320068
• Title: Adapting to Continuous Covariate Shift via Online Density Ratio Estimation
• Title（参考訳）: オンライン密度比推定による連続共変量シフトへの適応
• Authors: Yu-Jie Zhang, Zhen-Yu Zhang, Peng Zhao, Masashi Sugiyama
• Abstract要約: 分散シフトへの対処は、現代の機械学習における中心的な課題の1つだ。 我々の目標は、予測者が時間とともに蓄積される予測リスクを最小限に抑えるように、適応的に予測者を訓練することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.62832273403077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dealing with distribution shifts is one of the central challenges for modern machine learning. One fundamental situation is the \emph{covariate shift}, where the input distributions of data change from training to testing stages while the input-conditional output distribution remains unchanged. In this paper, we initiate the study of a more challenging scenario -- \emph{continuous} covariate shift -- in which the test data appear sequentially, and their distributions can shift continuously. Our goal is to adaptively train the predictor such that its prediction risk accumulated over time can be minimized. Starting with the importance-weighted learning, we show the method works effectively if the time-varying density ratios of test and train inputs can be accurately estimated. However, existing density ratio estimation methods would fail due to data scarcity at each time step. To this end, we propose an online method that can appropriately reuse historical information. Our density ratio estimation method is proven to perform well by enjoying a dynamic regret bound, which finally leads to an excess risk guarantee for the predictor. Empirical results also validate the effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 分散シフトを扱うことは、現代の機械学習の中心的な課題の1つだ。 1つの基本的な状況は 'emph{covariate shift} であり、入力条件の出力分布が変わらず、トレーニングからテスト段階までデータの入力分布が変化する。 本稿では,テストデータが連続的に出現し,その分布が連続的に変化する,より困難なシナリオ -\emph{continuous} covariate shift の研究を開始する。 我々の目標は予測器を適応的に訓練し、その予測リスクを最小限に抑えることにある。 重み付け学習から始めると、テスト入力と列車入力の時間変化密度比を正確に推定できる場合、効果的に機能することを示す。 しかし、既存の密度比推定法は各時点におけるデータ不足により失敗する。 そこで本研究では,歴史的情報を適切に再利用できるオンライン手法を提案する。 この密度比推定手法は, 動的後悔境界を享受することで良好な性能を発揮することが証明され, 予測者に対する過度なリスク保証につながる。 実験結果も有効性を検証する。

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