論文の概要: Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through the Lens of Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17541v3
- Date: Tue, 16 Apr 2024 03:15:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 11:52:13.156300
- Title: Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through the Lens of Calibration
- Title（参考訳）: 校正レンズによる不変リスク最小化の変数理解に向けて
- Authors: Kotaro Yoshida, Hiroki Naganuma,
- Abstract要約: 実世界のアプリケーションでは、テスト分布はトレーニングとは異なることが多い。
不変リスク最小化(Invariant Risk Minimization)は、異なる環境間で不変な特徴を特定し、アウト・オブ・ディストリビューションを強化することを目的としている。
本研究では,これらの近似IRM手法について検討し,予測誤差(ECE)を指標として検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning models traditionally assume that training and test data are independently and identically distributed. However, in real-world applications, the test distribution often differs from training. This problem, known as out-of-distribution generalization, challenges conventional models. Invariant Risk Minimization (IRM) emerges as a solution, aiming to identify features invariant across different environments to enhance out-of-distribution robustness. However, IRM's complexity, particularly its bi-level optimization, has led to the development of various approximate methods. Our study investigates these approximate IRM techniques, employing the Expected Calibration Error (ECE) as a key metric. ECE, which measures the reliability of model prediction, serves as an indicator of whether models effectively capture environment-invariant features. Through a comparative analysis of datasets with distributional shifts, we observe that Information Bottleneck-based IRM, which condenses representational information, achieves a balance in improving ECE while preserving accuracy relatively. This finding is pivotal, as it demonstrates a feasible path to maintaining robustness without compromising accuracy. Nonetheless, our experiments also caution against over-regularization, which can diminish accuracy. This underscores the necessity for a systematic approach in evaluating out-of-distribution generalization metrics, one that beyond mere accuracy to address the nuanced interplay between accuracy and calibration.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは伝統的に、トレーニングとテストデータは独立して同一に分散されていると仮定する。
しかし、実世界のアプリケーションでは、テスト分布はトレーニングとは異なることが多い。
この問題はアウト・オブ・ディストリビューション一般化(out-of-distriion generalization)と呼ばれ、従来のモデルに挑戦する。
Invariant Risk Minimization (IRM) は、様々な環境にまたがる特徴を識別し、アウト・オブ・ディストリビューションの堅牢性を高めることを目的として、ソリューションとして登場した。
しかし、IRMの複雑さ、特に双レベル最適化は、様々な近似手法の開発に繋がった。
本研究では,これらの近似IRM手法について検討し,予測校正誤差(ECE)を指標として検討した。
モデル予測の信頼性を測定するECEは、モデルが環境不変の特徴を効果的に捉えているかどうかを示す指標となる。
分布変化を伴うデータセットの比較分析により,表現情報を凝縮したインフォメーション・ボトルネックをベースとしたITMは,比較的精度を保ちながら,CEの改善のバランスを保っていることがわかった。
この発見は、正確さを損なうことなく堅牢性を維持するための、実現可能な道筋を示すため、極めて重要である。
それでも、我々の実験は過正規化に注意し、精度を低下させる可能性がある。
このことは、精度とキャリブレーションの間の微妙な相互作用に対処するためには、単なる精度以上のものである、分布外一般化メトリクスを評価するための体系的なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
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