論文の概要: Wasserstein Distributionally Robust Shallow Convex Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16800v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 19:01:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 15:44:18.270689
• Title: Wasserstein Distributionally Robust Shallow Convex Neural Networks
• Title（参考訳）: ワーセルシュタイン分布ロバストな浅層凸ニューラルネット
• Authors: Julien Pallage, Antoine Lesage-Landry,
• Abstract要約: We propose Wasserstein distributionally robust shallow convex Neural Network (WaDiRo-SCNNs) WaDiRo-SCNNは、不正で破損したデータセットを対象とする信頼性の高い非線形予測を提供する。 合成実験と実世界の電力システムアプリケーションにおいて,本モデルの性能を数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose Wasserstein distributionally robust shallow convex neural networks (WaDiRo-SCNNs) to provide reliable nonlinear predictions when subject to adverse and corrupted datasets. Our approach is based on a new convex training program for ReLU shallow neural networks which allows us to cast the problem as an exact, tractable reformulation of its order-1 Wasserstein distributionally robust equivalent. Our training procedure is conservative by design, has low stochasticity, is solvable with open-source solvers, and is scalable to large industrial deployments. We provide out-of-sample performance guarantees and show that hard convex physical constraints can be enforced in the training program. WaDiRo-SCNN aims to make neural networks safer for critical applications, such as in the energy sector. Finally, we numerically demonstrate the performance of our model on a synthetic experiment and a real-world power system application, i.e., the prediction of non-residential buildings' hourly energy consumption. The experimental results are convincing and showcase the strengths of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Wassersteinの分布性に優れた浅層凸ニューラルネットワーク(WaDiRo-SCNN)を提案する。 我々のアプローチは、ReLU浅層ニューラルネットワークのための新しい凸トレーニングプログラムに基づいており、このプログラムにより、問題をそのオーダー-1 ワッサーシュタインの正確な、引き込み可能な再構成として、分散的に堅牢な等価性を持つものにすることができる。 当社のトレーニング手順は設計上は保守的であり,確率性は低く,オープンソースのソルバで解決可能であり,大規模産業展開にもスケーラブルである。 トレーニングプログラムにおいて,厳密な凸の物理的制約を適用可能であることを示す。 WaDiRo-SCNNは、エネルギーセクターなどの重要なアプリケーションに対して、ニューラルネットワークをより安全にすることを目的としている。 最後に, 合成実験および実世界の電力システム応用, すなわち非住宅の時間エネルギー消費予測におけるモデルの性能を数値的に示す。 実験結果は説得力があり,提案モデルの強みを示すものである。

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