論文の概要: Conformal Inference for Invariant Risk Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12686v1
• Date: Mon, 22 May 2023 03:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:36:33.978991
• Title: Conformal Inference for Invariant Risk Minimization
• Title（参考訳）: 不変リスク最小化のための共形推論
• Authors: Wenlu Tang, Zicheng Liu
• Abstract要約: 機械学習モデルの応用は、分布シフトの発生によって著しく阻害される可能性がある。 この問題を解決する一つの方法は、不変リスク最小化(IRM)のような不変学習を用いて不変表現を取得することである。 本稿では,不変表現に対する不確実性推定を記述するために,分布自由予測領域を得る手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.049545417799125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of machine learning models can be significantly impeded by the occurrence of distributional shifts, as the assumption of homogeneity between the population of training and testing samples in machine learning and statistics may not be feasible in practical situations. One way to tackle this problem is to use invariant learning, such as invariant risk minimization (IRM), to acquire an invariant representation that aids in generalization with distributional shifts. This paper develops methods for obtaining distribution-free prediction regions to describe uncertainty estimates for invariant representations, accounting for the distribution shifts of data from different environments. Our approach involves a weighted conformity score that adapts to the specific environment in which the test sample is situated. We construct an adaptive conformal interval using the weighted conformity score and prove its conditional average under certain conditions. To demonstrate the effectiveness of our approach, we conduct several numerical experiments, including simulation studies and a practical example using real-world data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの適用は、機械学習におけるトレーニングとテストサンプルの集団間の均質性の仮定と統計が実際の状況では実現できないため、分布シフトの発生によって著しく阻害される可能性がある。 この問題に対処する一つの方法は、不変リスク最小化(IRM)のような不変学習を用いて、分布シフトによる一般化を支援する不変表現を取得することである。 本稿では,異なる環境におけるデータの分布変化を考慮し,不変表現の不確かさを推定する分布自由予測領域を得る手法を提案する。 我々のアプローチは、テストサンプルが存在する特定の環境に適応する重み付き適合度スコアを含む。 重み付き整合度スコアを用いて適応型整合区間を構築し、条件平均を一定の条件で証明する。 本手法の有効性を示すため,シミュレーション実験や実世界データを用いた実例など,いくつかの数値実験を行った。

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