論文の概要: Winning Prize Comes from Losing Tickets: Improve Invariant Learning by Exploring Variant Parameters for Out-of-Distribution Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16391v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 06:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:27:52.336997
• Title: Winning Prize Comes from Losing Tickets: Improve Invariant Learning by Exploring Variant Parameters for Out-of-Distribution Generalization
• Title（参考訳）: 敗戦チケットから受賞:アウト・オブ・ディストリビューション一般化のための変数パラメータ探索による不変学習の改善
• Authors: Zhuo Huang, Muyang Li, Li Shen, Jun Yu, Chen Gong, Bo Han, Tongliang Liu
• Abstract要約: Out-of-Distribution (OOD) 一般化は、分散固有の特徴に適合することなく、様々な環境によく適応する堅牢なモデルを学ぶことを目的としている。 LTH(Lottery Ticket hypothesis)に基づく最近の研究は、学習目標を最小化し、タスクに重要なパラメータのいくつかを見つけることでこの問題に対処している。 Invariant Learning (EVIL) における変数探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.27711056914168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-Distribution (OOD) Generalization aims to learn robust models that generalize well to various environments without fitting to distribution-specific features. Recent studies based on Lottery Ticket Hypothesis (LTH) address this problem by minimizing the learning target to find some of the parameters that are critical to the task. However, in OOD problems, such solutions are suboptimal as the learning task contains severe distribution noises, which can mislead the optimization process. Therefore, apart from finding the task-related parameters (i.e., invariant parameters), we propose Exploring Variant parameters for Invariant Learning (EVIL) which also leverages the distribution knowledge to find the parameters that are sensitive to distribution shift (i.e., variant parameters). Once the variant parameters are left out of invariant learning, a robust subnetwork that is resistant to distribution shift can be found. Additionally, the parameters that are relatively stable across distributions can be considered invariant ones to improve invariant learning. By fully exploring both variant and invariant parameters, our EVIL can effectively identify a robust subnetwork to improve OOD generalization. In extensive experiments on integrated testbed: DomainBed, EVIL can effectively and efficiently enhance many popular methods, such as ERM, IRM, SAM, etc.
• Abstract（参考訳）: Out-of-Distribution (OOD) 一般化は、分散固有の特徴に適合することなく、様々な環境によく適応する堅牢なモデルを学ぶことを目的としている。 抽選券仮説(lth)に基づく最近の研究では、学習対象を最小化し、タスクに重要なパラメータを見つけることでこの問題に対処している。 しかし,OOD問題では,学習課題には分布ノイズが強く,最適化過程を誤解させる可能性があるため,そのような解は最適以下である。 したがって、タスクに関連するパラメータ(すなわち不変パラメータ)を見つけることとは別に、分布の知識を利用して分布シフトに敏感なパラメータ(すなわち変分パラメータ)を見つけるinvariant learning(evil)の変種パラメータを探索する。 変種パラメータが不変学習から除外されると、分散シフトに耐性を持つロバストなサブネットワークが見つかる。 さらに、分布をまたいで比較的安定なパラメータは不変学習を改善するための不変パラメータと見なすことができる。 可変パラメータと不変パラメータの両方を十分に探索することにより、EVILはOOD一般化を改善するための堅牢なサブネットワークを効果的に特定できる。 統合テストベッドに関する広範な実験: DomainBedでは、EVILは、EMM、IRM、SAMなど、多くの一般的なメソッドを効果的かつ効率的に拡張することができる。

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