論文の概要: Online Feature Updates Improve Online (Generalized) Label Shift Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03545v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 22:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 17:32:43.629055
• Title: Online Feature Updates Improve Online (Generalized) Label Shift Adaptation
• Title（参考訳）: オンライン機能アップデートによりオンライン(一般)ラベルシフト適応が改善
• Authors: Ruihan Wu and Siddhartha Datta and Yi Su and Dheeraj Baby and Yu-Xiang Wang and Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: 本稿では,ラベルを欠いたオンライン環境におけるラベルシフトの問題に対処する。 テスト時にラベルのないデータを用いて特徴表現を拡張できる未解決の可能性を探る。 オンライン特徴更新(OLS-OFU)を用いたオンラインラベルシフト適応手法は,自己教師付き学習を活用し,特徴抽出プロセスの洗練を図る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.3888105557787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the prevalent issue of label shift in an online setting with missing labels, where data distributions change over time and obtaining timely labels is challenging. While existing methods primarily focus on adjusting or updating the final layer of a pre-trained classifier, we explore the untapped potential of enhancing feature representations using unlabeled data at test-time. Our novel method, Online Label Shift adaptation with Online Feature Updates (OLS-OFU), leverages self-supervised learning to refine the feature extraction process, thereby improving the prediction model. Theoretical analyses confirm that OLS-OFU reduces algorithmic regret by capitalizing on self-supervised learning for feature refinement. Empirical studies on various datasets, under both online label shift and generalized label shift conditions, underscore the effectiveness and robustness of OLS-OFU, especially in cases of domain shifts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、時間とともにデータ分布が変化し、タイムリーなラベルを取得することが困難であるオンラインラベル設定におけるラベルシフトの問題に対処する。 既存の手法は主に事前訓練された分類器の最終レイヤの調整や更新に重点を置いているが、テスト時にラベルのないデータを使って特徴表現を拡張できる未解決の可能性を探る。 オンライン特徴更新を用いたオンラインラベルシフト適応法(OLS-OFU)では,自己教師付き学習を活用して特徴抽出を洗練し,予測モデルを改善する。 理論的分析により、OLS-OFUは特徴改善のための自己教師付き学習に乗じてアルゴリズム的後悔を減らすことが確認された。 オンラインラベルシフトと一般的なラベルシフト条件の両方下での様々なデータセットに関する実証的研究は、特にドメインシフトの場合、ols-ofuの有効性と堅牢性を強調している。

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