Fugu-MT 論文翻訳(概要): CODA: Temporal Domain Generalization via Concept Drift Simulator

論文の概要: CODA: Temporal Domain Generalization via Concept Drift Simulator

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01508v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 18:04:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 19:38:10.154463
Title: CODA: Temporal Domain Generalization via Concept Drift Simulator
Title（参考訳）: CODA:コンセプトドリフトシミュレータによる時間領域一般化
Authors: Chia-Yuan Chang, Yu-Neng Chuang, Zhimeng Jiang, Kwei-Herng Lai, Anxiao Jiang, Na Zou
Abstract要約: 現実世界のアプリケーションでは、基礎となる時間的傾向から生じる共同分布の変化により、機械学習モデルは時代遅れになることが多い。本研究では,予測特徴相関行列を組み込んだCOncept Drift simulAtorフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.21255368783787
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In real-world applications, machine learning models often become obsolete due to shifts in the joint distribution arising from underlying temporal trends, a phenomenon known as the "concept drift". Existing works propose model-specific strategies to achieve temporal generalization in the near-future domain. However, the diverse characteristics of real-world datasets necessitate customized prediction model architectures. To this end, there is an urgent demand for a model-agnostic temporal domain generalization approach that maintains generality across diverse data modalities and architectures. In this work, we aim to address the concept drift problem from a data-centric perspective to bypass considering the interaction between data and model. Developing such a framework presents non-trivial challenges: (i) existing generative models struggle to generate out-of-distribution future data, and (ii) precisely capturing the temporal trends of joint distribution along chronological source domains is computationally infeasible. To tackle the challenges, we propose the COncept Drift simulAtor (CODA) framework incorporating a predicted feature correlation matrix to simulate future data for model training. Specifically, CODA leverages feature correlations to represent data characteristics at specific time points, thereby circumventing the daunting computational costs. Experimental results demonstrate that using CODA-generated data as training input effectively achieves temporal domain generalization across different model architectures.
Abstract（参考訳）: 現実世界のアプリケーションでは、機械学習モデルは、"概念ドリフト"として知られる現象である時間的潮流の根底から生じる合同分布の変化によって、しばしば時代遅れになる。既存の研究は、近未来領域における時間的一般化を実現するためのモデル固有の戦略を提案する。しかし、実際のデータセットの多様な特性は、カスタマイズされた予測モデルアーキテクチャを必要とする。この目的のために、様々なデータモダリティやアーキテクチャの共通性を維持するモデルに依存しない時間領域の一般化アプローチが緊急に求められている。本研究では,データとモデル間の相互作用を考慮し,データ中心の観点からのドリフト問題に対処することを目的とする。このようなフレームワークの開発は、非自明な課題を提示します。 (i)既存の生成モデルは、流通先データの生成に苦慮し、 (II) 時系列領域に沿った関節分布の時間的傾向を正確に把握することは不可能である。そこで本研究では,モデル学習のための将来のデータをシミュレートするために,予測特徴相関行列を組み込んだコンセプトドリフトシミュレータ(coda)フレームワークを提案する。特に、CODAは特徴相関を利用して特定の時点のデータ特性を表現し、計算コストを回避している。実験により,CODA生成データをトレーニング入力として使用することにより,異なるモデルアーキテクチャ間の時間領域の一般化が効果的に達成されることが示された。

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