論文の概要: Learning to Defer to a Population: A Meta-Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02683v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 06:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 15:59:07.760046
• Title: Learning to Defer to a Population: A Meta-Learning Approach
• Title（参考訳）: 人口に対応するための学習:メタラーニングアプローチ
• Authors: Dharmesh Tailor, Aditya Patra, Rajeev Verma, Putra Manggala, Eric Nalisnick
• Abstract要約: テスト時に目に見えない専門家に対処できるL2Dシステムを定式化します。 テストポイントに類似したコンテキストセット内のポイントを検索できるアテンションメカニズムを採用しています。 実験では,画像認識,交通標識検出,皮膚病変診断ベンチマークについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.980250354893495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The learning to defer (L2D) framework allows autonomous systems to be safe and robust by allocating difficult decisions to a human expert. All existing work on L2D assumes that each expert is well-identified, and if any expert were to change, the system should be re-trained. In this work, we alleviate this constraint, formulating an L2D system that can cope with never-before-seen experts at test-time. We accomplish this by using meta-learning, considering both optimization- and model-based variants. Given a small context set to characterize the currently available expert, our framework can quickly adapt its deferral policy. For the model-based approach, we employ an attention mechanism that is able to look for points in the context set that are similar to a given test point, leading to an even more precise assessment of the expert's abilities. In the experiments, we validate our methods on image recognition, traffic sign detection, and skin lesion diagnosis benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 遅延学習(L2D)フレームワークは、人間の専門家に難しい決定を割り当てることによって、自律システムの安全性と堅牢性を実現する。 L2Dに関する既存の作業はすべて、各専門家が十分に識別されていると仮定し、もし専門家が変更するならば、システムは再トレーニングされるべきである。 本研究では,この制約を緩和し,テスト時に決して経験のない専門家に対処できるl2dシステムを定式化する。 メタラーニングを用いて最適化とモデルベースの両方を考慮し、これを実現する。 現在利用可能なエキスパートを特徴づける小さなコンテキストセットがあれば、フレームワークはその遅延ポリシーを迅速に適用できます。 モデルに基づくアプローチでは、与えられたテストポイントに類似したコンテキストセット内のポイントを検索できる注意機構を採用し、専門家の能力をより正確に評価する。 実験では,画像認識,交通標識検出,皮膚病変診断ベンチマークについて検証を行った。

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