論文の概要: Evaluating Model Performance Under Worst-case Subpopulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01316v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 14:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 21:10:33.620142
• Title: Evaluating Model Performance Under Worst-case Subpopulations
• Title（参考訳）: 最悪のサブ集団におけるモデル性能の評価
• Authors: Mike Li, Hongseok Namkoong, Shangzhou Xia,
• Abstract要約: コア属性Zに対して定義された任意のサイズの全てのサブポピュレーションに対するモデルの最悪のケース性能について検討する。 我々は、最先端モデルのロバスト性を評価できるスケーラブルだが原則化された2段階推定手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.615300901890253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The performance of ML models degrades when the training population is different from that seen under operation. Towards assessing distributional robustness, we study the worst-case performance of a model over all subpopulations of a given size, defined with respect to core attributes Z. This notion of robustness can consider arbitrary (continuous) attributes Z, and automatically accounts for complex intersectionality in disadvantaged groups. We develop a scalable yet principled two-stage estimation procedure that can evaluate the robustness of state-of-the-art models. We prove that our procedure enjoys several finite-sample convergence guarantees, including dimension-free convergence. Instead of overly conservative notions based on Rademacher complexities, our evaluation error depends on the dimension of Z only through the out-of-sample error in estimating the performance conditional on Z. On real datasets, we demonstrate that our method certifies the robustness of a model and prevents deployment of unreliable models.
• Abstract（参考訳）: MLモデルの性能は、トレーニング人口が運用中のモデルと異なる場合に低下する。 このロバスト性の概念は、任意の(連続的な)属性 Z を考慮し、不整群における複素交叉性を自動的に説明できる。 我々は、最先端モデルのロバスト性を評価できるスケーラブルだが原則化された2段階推定手法を開発した。 我々は,次元自由収束を含む有限サンプル収束保証がいくつかあることを証明した。 実データセットでは,本手法がモデルの堅牢性を証明し,信頼できないモデルの配置を防止することを実証する。

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