論文の概要: Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01389v4
- Date: Thu, 16 May 2024 16:37:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 18:15:48.785241
- Title: Invariant Risk Minimization Is A Total Variation Model
- Title（参考訳）: 不変リスク最小化は全変動モデルである
- Authors: Zhao-Rong Lai, Weiwen Wang,
- Abstract要約: 不変リスク最小化(英: Invariant risk minimization、IRM)とは、機械学習において、不変の機能を様々な環境に一般化する手法である。
IRMは本質的に学習リスクのL2$(TV-$ell$)に基づく総変動であることを示す。
本稿では,TV-$ell$モデルに基づく新しいIRMフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.000494957386027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Invariant risk minimization (IRM) is an arising approach to generalize invariant features to different environments in machine learning. While most related works focus on new IRM settings or new application scenarios, the mathematical essence of IRM remains to be properly explained. We verify that IRM is essentially a total variation based on $L^2$ norm (TV-$\ell_2$) of the learning risk with respect to the classifier variable. Moreover, we propose a novel IRM framework based on the TV-$\ell_1$ model. It not only expands the classes of functions that can be used as the learning risk, but also has robust performance in denoising and invariant feature preservation based on the coarea formula. We also illustrate some requirements for IRM-TV-$\ell_1$ to achieve out-of-distribution generalization. Experimental results show that the proposed framework achieves competitive performance in several benchmark machine learning scenarios.
- Abstract（参考訳）: 不変リスク最小化(英: Invariant risk minimization、IRM)とは、機械学習において、不変の機能を様々な環境に一般化する手法である。
関連するほとんどの研究は、新しいIRM設定や新しいアプリケーションシナリオに焦点を当てているが、IRMの数学的本質は、まだ適切に説明されていない。
IRM は本質的に分類器変数に関する学習リスクの $L^2$ norm (TV-$\ell_2$) に基づく総変量であることを示す。
さらに,TV-$\ell_1$モデルに基づく新しいIRMフレームワークを提案する。
学習リスクとして使用できる関数のクラスを拡大するだけでなく、コアレア式に基づいたデノナイズおよび不変の特徴保存における堅牢な性能も備えている。
IRM-TV-$\ell_1$のアウト・オブ・ディストリビューションの一般化の要求についても述べる。
実験結果から,提案フレームワークは,いくつかのベンチマーク機械学習シナリオにおいて,競合性能を実現することが示された。
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