論文の概要: Towards Stable Machine Learning Model Retraining via Slowly Varying Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19871v5
• Date: Tue, 04 Feb 2025 12:25:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:55:11.173359
• Title: Towards Stable Machine Learning Model Retraining via Slowly Varying Sequences
• Title（参考訳）: Slowly Varying Sequencesによる安定機械学習モデルの訓練に向けて
• Authors: Dimitris Bertsimas, Vassilis Digalakis Jr, Yu Ma, Phevos Paschalidis,
• Abstract要約: そこで本研究では,リトレーニングを繰り返して安定なモデル列を見つけるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。 最適モデルの復元が保証される混合整数最適化の定式化を開発する。 平均的に、予測力の2%の低下は、安定性の30%の改善につながることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.067007470552307
• License:
• Abstract: We consider the problem of retraining machine learning (ML) models when new batches of data become available. Existing approaches greedily optimize for predictive power independently at each batch, without considering the stability of the model's structure or analytical insights across retraining iterations. We propose a model-agnostic framework for finding sequences of models that are stable across retraining iterations. We develop a mixed-integer optimization formulation that is guaranteed to recover Pareto optimal models (in terms of the predictive power-stability trade-off) with good generalization properties, as well as an efficient polynomial-time algorithm that performs well in practice. We focus on retaining consistent analytical insights-which is important to model interpretability, ease of implementation, and fostering trust with users-by using custom-defined distance metrics that can be directly incorporated into the optimization problem. We evaluate our framework across models (regression, decision trees, boosted trees, and neural networks) and application domains (healthcare, vision, and language), including deployment in a production pipeline at a major US hospital. We find that, on average, a 2% reduction in predictive power leads to a 30% improvement in stability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデル(ML)の新たなバッチが利用可能になった場合,機械学習モデルの再トレーニングの問題点を考察する。 既存のアプローチは、モデルの構造の安定性や再学習の繰り返しに対する分析的な洞察を考慮せずに、各バッチで独立して予測パワーを厳格に最適化する。 そこで本研究では,リトレーニングを繰り返して安定なモデル列を見つけるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。 我々は,パレート最適モデル(予測パワー-安定性トレードオフの観点から)を優れた一般化特性で再現することが保証される混合整数最適化式と,実際によく動作する効率的な多項式時間アルゴリズムを開発する。 我々は、最適化問題に直接組み込むことができるカスタム定義距離メトリクスを使用して、解釈可能性のモデル化、実装の容易さ、ユーザとの信頼向上に重要な、一貫した分析的な洞察を維持することに注力する。 米国の主要な病院で生産パイプラインを運用するなど、モデル(回帰、決定木、強化木、ニューラルネットワーク)とアプリケーションドメイン(ヘルスケア、ビジョン、言語)でフレームワークを評価します。 平均的に、予測力の2%の低下は、安定性の30%の改善につながることがわかった。

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