論文の概要: Domain Generalization by Functional Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04724v2
- Date: Wed, 17 May 2023 12:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 20:07:46.366993
- Title: Domain Generalization by Functional Regression
- Title（参考訳）: 関数回帰による領域一般化
- Authors: Markus Holzleitner, Sergei V. Pereverzyev, Werner Zellinger
- Abstract要約: 本稿では,機能回帰問題としての領域一般化について考察する。
我々の概念は、入力の辺分布から入力の対応する条件分布への線形演算子を学習するための新しいアルゴリズムに導かれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.209698860006188
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem of domain generalization is to learn, given data from different
source distributions, a model that can be expected to generalize well on new
target distributions which are only seen through unlabeled samples. In this
paper, we study domain generalization as a problem of functional regression.
Our concept leads to a new algorithm for learning a linear operator from
marginal distributions of inputs to the corresponding conditional distributions
of outputs given inputs. Our algorithm allows a source distribution-dependent
construction of reproducing kernel Hilbert spaces for prediction, and,
satisfies finite sample error bounds for the idealized risk. Numerical
implementations and source code are available.
- Abstract（参考訳）: ドメインの一般化の問題は、異なるソースの分布からのデータから学習することであり、未ラベルのサンプルでのみ見られる新しいターゲットの分布をうまく一般化することが期待できるモデルである。
本稿では,関数回帰問題としての領域一般化について検討する。
我々の概念は、入力の辺分布から入力の対応する条件分布への線形演算子を学習するための新しいアルゴリズムに導かれる。
提案アルゴリズムでは,生成したカーネルHilbert空間のソース分布に依存した構築を予測可能とし,理想化リスクに対する有限サンプル誤差境界を満たす。
数値的な実装とソースコードが利用可能である。
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