論文の概要: Improving generalisation via anchor multivariate analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01865v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 13:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:42:06.633948
• Title: Improving generalisation via anchor multivariate analysis
• Title（参考訳）: アンカー多変量解析による一般化の改善
• Authors: Homer Durand, Gherardo Varando, Nathan Mankovich, Gustau Camps-Valls
• Abstract要約: そこで我々は,ORD(out-of-distribution)一般化を改善するために,因果正則化拡張をアンカー回帰(AR)に導入した。 分散シフトに対してロバスト性を確保するために、アンカーフレームワークと整合して、アンカー互換の損失を提示する。 単純な正規化はOOD設定の堅牢性を高めることを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.755199731453481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a causal regularisation extension to anchor regression (AR) for improved out-of-distribution (OOD) generalisation. We present anchor-compatible losses, aligning with the anchor framework to ensure robustness against distribution shifts. Various multivariate analysis (MVA) algorithms, such as (Orthonormalized) PLS, RRR, and MLR, fall within the anchor framework. We observe that simple regularisation enhances robustness in OOD settings. Estimators for selected algorithms are provided, showcasing consistency and efficacy in synthetic and real-world climate science problems. The empirical validation highlights the versatility of anchor regularisation, emphasizing its compatibility with MVA approaches and its role in enhancing replicability while guarding against distribution shifts. The extended AR framework advances causal inference methodologies, addressing the need for reliable OOD generalisation.
• Abstract（参考訳）: 我々は,out-of-distribution(ood)一般化を改善するために,アンカー回帰(ar)に対する因果正規化拡張を導入する。 我々は、分散シフトに対する堅牢性を確保するために、anchorフレームワークと連携して、anchor互換の損失を示す。 様々な多変量解析(MVA)アルゴリズム、例えば(オルソノーマライズされた)PLS、RR、MLRはアンカーフレームワークに該当する。 単純な正規化はOOD設定の堅牢性を高める。 合成および実世界の気候科学問題における一貫性と有効性を示す、選択されたアルゴリズムに対する推定器を提供する。 実証的検証はアンカー正規化の汎用性を強調し、mvaアプローチとの互換性と、分布シフトをガードしながら再現性を高める役割を強調している。 拡張されたARフレームワークは因果推論手法を進化させ、信頼性の高いOOD一般化の必要性に対処する。

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