論文の概要: Group Distributionally Robust Optimization can Suppress Class Imbalance Effect in Network Traffic Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19214v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 12:45:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:22.003662
• Title: Group Distributionally Robust Optimization can Suppress Class Imbalance Effect in Network Traffic Classification
• Title（参考訳）: ネットワークトラフィック分類における群分散ロバスト最適化によるクラス不均衡効果の抑制
• Authors: Wumei Du, Dong Liang, Yiqin Lv, Xingxing Liang, Guanlin Wu, Qi Wang, Zheng Xie,
• Abstract要約: 本稿では,クラス不均衡の存在下でのネットワークトラフィックの分類に焦点をあてる。 本稿では,群分布的ロバスト最適化のレンズを用いて,クラス不均衡を緩和する手法を提案する。 その結果,本手法はクラス不均衡の負の効果を抑えるだけでなく,予測における総合的な性能を向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.38878965125967
• License:
• Abstract: Internet services have led to the eruption of network traffic, and machine learning on these Internet data has become an indispensable tool, especially when the application is risk-sensitive. This paper focuses on network traffic classification in the presence of class imbalance, which fundamentally and ubiquitously exists in Internet data analysis. This existence of class imbalance mostly drifts the optimal decision boundary, resulting in a less optimal solution for machine learning models. To alleviate the effect, we propose to design strategies for alleviating the class imbalance through the lens of group distributionally robust optimization. Our approach iteratively updates the non-parametric weights for separate classes and optimizes the learning model by minimizing reweighted losses. We interpret the optimization process from a Stackelberg game and perform extensive experiments on typical benchmarks. Results show that our approach can not only suppress the negative effect of class imbalance but also improve the comprehensive performance in prediction.
• Abstract（参考訳）: インターネットサービスによってネットワークトラフィックが急増し、特にアプリケーションがリスクに敏感な場合には、これらのインターネットデータの機械学習が必須のツールになっている。 本稿では,インターネットデータ分析において基本的かつユビキタスに存在しているクラス不均衡の存在下でのネットワークトラフィックの分類に焦点をあてる。 このクラス不均衡の存在は、主に最適決定境界を逸脱させ、結果として機械学習モデルに対する最適解がより少なくなる。 この効果を緩和するために,群分散ロバストな最適化のレンズを通してクラス不均衡を軽減するための設計戦略を提案する。 本手法は,クラス別における非パラメトリック重みを反復的に更新し,再重み付き損失を最小限に抑えて学習モデルを最適化する。 最適化過程をStackelbergゲームから解釈し、典型的なベンチマークで広範な実験を行う。 その結果,本手法はクラス不均衡の負の効果を抑えるだけでなく,予測における総合的な性能を向上させることができることがわかった。

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