論文の概要: Swap Agnostic Learning, or Characterizing Omniprediction via
Multicalibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06726v2
- Date: Sun, 21 Jan 2024 13:53:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 22:14:36.677963
- Title: Swap Agnostic Learning, or Characterizing Omniprediction via
Multicalibration
- Title（参考訳）: マルチキャリブレーションによるSwap Agnostic Learning, or characterizing Omniprediction by Multicalibration
- Authors: Parikshit Gopalan and Michael P. Kim and Omer Reingold
- Abstract要約: 我々は,Swap Agnostic Learningを導入し,研究する。
敵の強みにも拘わらず,あらゆる凸損失に対するスワップ・アグノスティック・ラーニングの実現可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.91367883100748
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce and study Swap Agnostic Learning. The problem can be phrased as
a game between a predictor and an adversary: first, the predictor selects a
hypothesis $h$; then, the adversary plays in response, and for each level set
of the predictor $\{x \in \mathcal{X} : h(x) = v\}$ selects a (different)
loss-minimizing hypothesis $c_v \in \mathcal{C}$; the predictor wins if $h$
competes with the adaptive adversary's loss. Despite the strength of the
adversary, we demonstrate the feasibility Swap Agnostic Learning for any convex
loss.
Somewhat surprisingly, the result follows through an investigation into the
connections between Omniprediction and Multicalibration. Omniprediction is a
new notion of optimality for predictors that strengthtens classical notions
such as agnostic learning. It asks for loss minimization guarantees (relative
to a hypothesis class) that apply not just for a specific loss function, but
for any loss belonging to a rich family of losses. A recent line of work shows
that omniprediction is implied by multicalibration and related multi-group
fairness notions. This unexpected connection raises the question: is
multi-group fairness necessary for omniprediction?
Our work gives the first affirmative answer to this question. We establish an
equivalence between swap variants of omniprediction and multicalibration and
swap agnostic learning. Further, swap multicalibration is essentially
equivalent to the standard notion of multicalibration, so existing learning
algorithms can be used to achieve any of the three notions. Building on this
characterization, we paint a complete picture of the relationship between
different variants of multi-group fairness, omniprediction, and Outcome
Indistinguishability. This inquiry reveals a unified notion of OI that captures
all existing notions of omniprediction and multicalibration.
- Abstract（参考訳）: 我々は,Swap Agnostic Learningを紹介し,研究する。
この問題は、予測者と逆者の間のゲームとして表現することができる: まず、予測者は仮説 $h$ を選択し、その後、逆者が反応してプレイし、予測者の各レベル集合に対して$\{x \in \mathcal{x} : h(x) = v\}$ は(異なる)損失最小化仮説 $c_v \in \mathcal{c}$; 予測者は$h$ が適応逆者の損失と競合した場合に勝つ。
敵の強みにも拘わらず,あらゆる凸損失に対するSwap Agnostic Learningの実現可能性を示す。
意外なことに、結果はOmnipredictionとMulticalibrationの関連性の調査に続いた。
オムニプレディクション(Omniprediction)は、無知学習のような古典的な概念を補強する予測器の最適性の新しい概念である。
損失最小化は、特定の損失関数だけでなく、豊富な損失ファミリーに属する損失に対しても適用される(仮説クラスに関連する)。
最近の研究の行は、多元化と関連する多群フェアネス概念が全量化を暗示していることを示している。
この予期せぬ結びつきが疑問を提起する: 雑食に多群公正性は必要か?
私たちの仕事は、この質問に対する最初の肯定的な答えを与えます。
我々は,全述語スワップ変種とマルチカリブレーション,スワップ非依存学習の等価性を確立する。
さらに、スワップマルチキャリブレーションは基本的にはマルチキャリブレーションの標準概念と等価であるため、既存の学習アルゴリズムはこれらの3つの概念のいずれかを達成するために利用できる。
この特徴に基づいて、多群フェアネス、全方位法、およびアウトカム不識別性の異なる変種間の関係の完全な図面を描く。
この調査は、全述語と多重化のすべての既存の概念を捉えたoiの統一概念を明らかにする。
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