論文の概要: Distributionally and Adversarially Robust Logistic Regression via Intersecting Wasserstein Balls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13625v4
• Date: Wed, 11 Jun 2025 12:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-12 16:13:47.967323
• Title: Distributionally and Adversarially Robust Logistic Regression via Intersecting Wasserstein Balls
• Title（参考訳）: 交差するワッサースタインボールによる分布的および逆ロバストなロジスティック回帰
• Authors: Aras Selvi, Eleonora Kreacic, Mohsen Ghassemi, Vamsi Potluru, Tucker Balch, Manuela Veloso,
• Abstract要約: 提案手法は,提案手法が標準データセットのベンチマーク手法よりも優れていることを示す。 前者からインスピレーションを得て、ロジスティック回帰のためにAROのワッサーシュタイン DR について検討し、トラクタブル凸最適化の修正が認められることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.720733751119994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarially robust optimization (ARO) has emerged as the *de facto* standard for training models that hedge against adversarial attacks in the test stage. While these models are robust against adversarial attacks, they tend to suffer severely from overfitting. To address this issue, some successful methods replace the empirical distribution in the training stage with alternatives including *(i)* a worst-case distribution residing in an ambiguity set, resulting in a distributionally robust (DR) counterpart of ARO; *(ii)* a mixture of the empirical distribution with a distribution induced by an auxiliary (*e.g.*, synthetic, external, out-of-domain) dataset. Inspired by the former, we study the Wasserstein DR counterpart of ARO for logistic regression and show it admits a tractable convex optimization reformulation. Adopting the latter setting, we revise the DR approach by intersecting its ambiguity set with another ambiguity set built using the auxiliary dataset, which offers a significant improvement whenever the Wasserstein distance between the data generating and auxiliary distributions can be estimated. We study the underlying optimization problem, develop efficient solution algorithms, and demonstrate that the proposed method outperforms benchmark approaches on standard datasets.
• Abstract（参考訳）: Adversarially robust optimization (ARO) は、テスト段階における敵攻撃に対抗するトレーニングモデルの *de facto* 標準として登場した。 これらのモデルは敵の攻撃に対して堅牢であるが、過度に適合する傾向にある。 この問題に対処するため、いくつかの成功したメソッドは、トレーニング段階における経験的分布を*を含む代替手段に置き換えた。 (i)* あいまいな集合に存在する最悪の場合の分布で、ARO の分布的に堅牢な(DR) となる。 (ii)*補助的な(*e g *, 合成, 外部, ドメイン外)データセットによって誘導される分布と経験分布の混合。 前者からインスピレーションを得て、ロジスティック回帰のためにAROのワッサーシュタイン DR について検討し、トラクタブル凸最適化の修正が認められることを示す。 後者の設定を採用すると、データ生成と補助分布の間のワッサーシュタイン距離を推定できる場合、その曖昧性セットを補助データセットを用いて構築した別の曖昧性セットと交差させることでDRアプローチを改訂する。 提案手法は,提案手法が標準データセットのベンチマーク手法よりも優れていることを示す。

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