論文の概要: Out of the Ordinary: Spectrally Adapting Regression for Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17463v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 04:15:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 13:40:49.300389
• Title: Out of the Ordinary: Spectrally Adapting Regression for Covariate Shift
• Title（参考訳）: 普通に:共変量シフトの回帰に分光的に適応する
• Authors: Benjamin Eyre, Elliot Creager, David Madras, Vardan Papyan, Richard Zemel
• Abstract要約: 本稿では,学習前のニューラル回帰モデルの最後の層の重みを適応させて,異なる分布から得られる入力データを改善する手法を提案する。 本稿では,この軽量なスペクトル適応手法により,合成および実世界のデータセットの分布外性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.770658031721435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing deep neural network classifiers that perform robustly on distributions differing from the available training data is an active area of machine learning research. However, out-of-distribution generalization for regression-the analogous problem for modeling continuous targets-remains relatively unexplored. To tackle this problem, we return to first principles and analyze how the closed-form solution for Ordinary Least Squares (OLS) regression is sensitive to covariate shift. We characterize the out-of-distribution risk of the OLS model in terms of the eigenspectrum decomposition of the source and target data. We then use this insight to propose a method for adapting the weights of the last layer of a pre-trained neural regression model to perform better on input data originating from a different distribution. We demonstrate how this lightweight spectral adaptation procedure can improve out-of-distribution performance for synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 利用可能なトレーニングデータとは異なる分布を堅牢に実行するディープニューラルネットワーク分類器の設計は、機械学習研究の活発な領域である。 しかし、回帰-連続目標-残基のモデリングにおける類似問題に対する分布外一般化は、比較的未探索である。 この問題に対処するため、我々は第一原理に戻り、通常最小方形(OLS)回帰に対する閉形式解が共変量シフトにどのように敏感であるかを分析する。 我々は、ソースとターゲットデータの固有スペクトル分解の観点から、OLSモデルの分布外リスクを特徴付ける。 次に、この知見を用いて、事前学習されたニューラル回帰モデルの最後の層の重みを適応させ、異なる分布から得られる入力データを改善する方法を提案する。 本稿では,この軽量スペクトル適応手法により,合成および実世界のデータセットの分布外性能が向上することを示す。

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