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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16800v3
• Date: Thu, 21 Aug 2025 09:42:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 14:03:16.992578
• 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: 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。 合成実験と実世界の電力システムアプリケーションの両方を用いて,本モデルの性能を数値的に実証する。
• 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 the reformulation of a new convex training program for ReLU-based shallow neural networks, which allows us to cast the problem into the order-1 Wasserstein distributionally robust optimization framework. Our training procedure is conservative, has low stochasticity, is solvable with open-source solvers, and is scalable to large industrial deployments. We provide out-of-sample performance guarantees, show that hard convex physical constraints can be enforced in the training program, and propose a mixed-integer convex post-training verification program to evaluate model stability. WaDiRo-SCNN aims to make neural networks safer for critical applications, such as in the energy sector. Finally, we numerically demonstrate our model's performance through both a synthetic experiment and a real-world power system application, viz., the prediction of hourly energy consumption in non-residential buildings within the context of virtual power plants, and evaluate its stability across standard regression benchmark datasets. 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ベースの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の再構築に基づいている。 私たちのトレーニング手順は保守的で、確率が低く、オープンソースのソルバで解決可能で、大規模産業展開にもスケーラブルです。 本研究では,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とともに,モデル安定性を評価するための混合整数凸ポストトレーニング検証プログラムを提案する。 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,シミュレーション実験と実世界の電力システムアプリケーション,viz.を用いて,仮想電力プラントの文脈内における非住宅の時給エネルギー消費量の予測を行い,その安定性を標準回帰ベンチマークデータセットで評価した。 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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