論文の概要: Class Distribution Shifts in Zero-Shot Learning: Learning Robust Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18575v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 14:14:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 16:20:05.225424
• Title: Class Distribution Shifts in Zero-Shot Learning: Learning Robust Representations
• Title（参考訳）: ゼロショット学習におけるクラス分布シフト:ロバスト表現の学習
• Authors: Yuli Slavutsky and Yuval Benjamini
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット検証タスクにおけるクラス分布シフトに頑健なデータ表現を学習するアルゴリズムを提案する。 本稿では,階層的なデータサンプリングと分布外一般化技術を組み合わせることで,シミュレーションと実世界のデータセットの両方において,多様なクラス分布への一般化を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.605037293860087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distribution shifts between training and deployment data often affect the performance of machine learning models. In this paper, we explore a setting where a hidden variable induces a shift in the distribution of classes. These distribution shifts are particularly challenging for zero-shot classifiers, as they rely on representations learned from training classes, but are deployed on new, unseen ones. We introduce an algorithm to learn data representations that are robust to such class distribution shifts in zero-shot verification tasks. We show that our approach, which combines hierarchical data sampling with out-of-distribution generalization techniques, improves generalization to diverse class distributions in both simulations and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: トレーニングとデプロイメントデータの分散シフトは、マシンラーニングモデルのパフォーマンスに影響することが多い。 本稿では,隠れた変数がクラス分布のシフトを引き起こすような設定について検討する。 これらの分散シフトは、訓練クラスから学んだ表現に依存するが、新しい目に見えないものにデプロイされるため、ゼロショット分類器にとって特に難しい。 本稿では,ゼロショット検証タスクにおけるクラス分布シフトに頑健なデータ表現の学習アルゴリズムを提案する。 本研究では,階層的データサンプリングと分散一般化手法を組み合わせることにより,シミュレーションと実世界のデータセットの両方における多様なクラス分布への一般化を改善できることを示す。

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