論文の概要: On the Robustness of Decision-Focused Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16487v3
• Date: Thu, 28 Dec 2023 15:14:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 21:47:44.164534
• Title: On the Robustness of Decision-Focused Learning
• Title（参考訳）: 意思決定型学習のロバスト性について
• Authors: Yehya Farhat
• Abstract要約: 決定焦点学習(Decision-Focused Learning, DFL)は、機械学習(ML)モデルを訓練し、不完全な最適化問題の欠落パラメータを予測するための新興学習パラダイムである。 DFLは、予測と最適化タスクを統合することで、エンドツーエンドシステムでMLモデルをトレーニングし、トレーニングとテストの目的の整合性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision-Focused Learning (DFL) is an emerging learning paradigm that tackles the task of training a machine learning (ML) model to predict missing parameters of an incomplete optimization problem, where the missing parameters are predicted. DFL trains an ML model in an end-to-end system, by integrating the prediction and optimization tasks, providing better alignment of the training and testing objectives. DFL has shown a lot of promise and holds the capacity to revolutionize decision-making in many real-world applications. However, very little is known about the performance of these models under adversarial attacks. We adopt ten unique DFL methods and benchmark their performance under two distinctly focused attacks adapted towards the Predict-then-Optimize problem setting. Our study proposes the hypothesis that the robustness of a model is highly correlated with its ability to find predictions that lead to optimal decisions without deviating from the ground-truth label. Furthermore, we provide insight into how to target the models that violate this condition and show how these models respond differently depending on the achieved optimality at the end of their training cycles.
• Abstract（参考訳）: 決定焦点学習(Decision-Focused Learning, DFL)は、機械学習(ML)モデルを訓練し、不完全な最適化問題の欠落パラメータを予測するための新興学習パラダイムである。 DFLは、予測と最適化タスクを統合することで、エンドツーエンドシステムでMLモデルをトレーニングし、トレーニングとテストの目的の整合性を向上させる。 DFLは多くの約束を示し、多くの現実世界のアプリケーションで意思決定に革命をもたらす能力を持っている。 しかし、これらのモデルの敵攻撃時の性能についてはほとんど分かっていない。 我々は,10種類のDFL手法を採用し,その性能を予測列最適化問題に適応した2つの明確な攻撃条件下でベンチマークする。 本研究は,モデルのロバスト性が,接地ラベルから逸脱することなく最適な決定につながる予測を見つける能力と高い相関関係にあるという仮説を提案する。 さらに、この条件に違反するモデルをターゲットにする方法を考察し、トレーニングサイクルの最後に達成された最適性に応じてこれらのモデルがどのように反応するかを示す。

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