論文の概要: Causally Inspired Regularization Enables Domain General Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16277v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 01:33:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 15:07:57.290424
• Title: Causally Inspired Regularization Enables Domain General Representations
• Title（参考訳）: 因果的インスパイアされた正規化はドメインの汎用表現を可能にする
• Authors: Olawale Salaudeen, Sanmi Koyejo,
• Abstract要約: 異なるドメイン/ディストリビューション間で共有されるデータ生成プロセスを表す因果グラフが与えられた場合、十分なグラフで実装された条件付き独立性は、ドメイン一般(非スパージャ)の特徴表現を識別することができる。 本稿では,素早い特徴の事前知識(あるいはプロキシ)を伴わないドメイン汎用特徴表現の同定に十分であることを示す,正規化を伴う新しいフレームワークを提案する。 提案手法は、合成データと実世界のデータの両方に有効であり、平均および最悪のドメイン転送精度で、他の最先端手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.036422506623383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Given a causal graph representing the data-generating process shared across different domains/distributions, enforcing sufficient graph-implied conditional independencies can identify domain-general (non-spurious) feature representations. For the standard input-output predictive setting, we categorize the set of graphs considered in the literature into two distinct groups: (i) those in which the empirical risk minimizer across training domains gives domain-general representations and (ii) those where it does not. For the latter case (ii), we propose a novel framework with regularizations, which we demonstrate are sufficient for identifying domain-general feature representations without a priori knowledge (or proxies) of the spurious features. Empirically, our proposed method is effective for both (semi) synthetic and real-world data, outperforming other state-of-the-art methods in average and worst-domain transfer accuracy.
• Abstract（参考訳）: 異なるドメイン/ディストリビューション間で共有されるデータ生成プロセスを表す因果グラフが与えられた場合、十分なグラフで実装された条件付き独立性は、ドメイン一般(非スパージャ)の特徴表現を識別することができる。 標準的な入出力予測設定では、文献で考慮されたグラフの集合を2つの異なるグループに分類する。 一 訓練領域にまたがる経験的リスクを最小化させるもの (二)そうでないもの 後者の場合 そこで,本研究では,素早い特徴の事前知識(あるいはプロキシ)を伴わないドメイン汎用特徴表現の同定に十分であることを示す。 提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方に有効であり, 平均および最低領域転送精度において, 他の最先端手法よりも優れている。

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