論文の概要: Proxy Methods for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07442v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 09:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 22:26:40.930990
• Title: Proxy Methods for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応のためのプロキシ手法
• Authors: Katherine Tsai, Stephen R. Pfohl, Olawale Salaudeen, Nicole Chiou, Matt J. Kusner, Alexander D'Amour, Sanmi Koyejo, Arthur Gretton
• Abstract要約: プロキシ変数は、遅延変数を明示的にリカバリしたりモデル化したりすることなく、分散シフトへの適応を可能にする。 両設定の複雑な分散シフトに適応する2段階のカーネル推定手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.03254010884783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of domain adaptation under distribution shift, where the shift is due to a change in the distribution of an unobserved, latent variable that confounds both the covariates and the labels. In this setting, neither the covariate shift nor the label shift assumptions apply. Our approach to adaptation employs proximal causal learning, a technique for estimating causal effects in settings where proxies of unobserved confounders are available. We demonstrate that proxy variables allow for adaptation to distribution shift without explicitly recovering or modeling latent variables. We consider two settings, (i) Concept Bottleneck: an additional ''concept'' variable is observed that mediates the relationship between the covariates and labels; (ii) Multi-domain: training data from multiple source domains is available, where each source domain exhibits a different distribution over the latent confounder. We develop a two-stage kernel estimation approach to adapt to complex distribution shifts in both settings. In our experiments, we show that our approach outperforms other methods, notably those which explicitly recover the latent confounder.
• Abstract（参考訳）: 分布シフトの下での領域適応の問題は、共変量とラベルを共変する非観測変数の分布の変化による変化である。 この設定では、共変量シフトもラベルシフト仮定も適用されない。 適応へのアプローチは, 近位因果学習(proxies of unobserved confounders)の設定において因果効果を推定する手法)を採用する。 我々は,プロキシ変数によって,潜在変数を明示的に復元したりモデル化したりすることなく,分散シフトへの適応を可能にすることを実証する。 二つの設定を考えます (i)概念ボトルネック:共変量とラベルの関係を仲介する追加の'概念'変数が観察される。 (ii)マルチドメイン:複数のソースドメインからのトレーニングデータがあり、各ソースドメインは潜在する共同設立者に対して異なる分布を示す。 両設定の複雑な分散シフトに適応する2段階のカーネル推定手法を開発した。 実験では,提案手法が他の手法,特に潜伏した共同創設者を明示的に回復する手法よりも優れていることを示す。

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