論文の概要: Distributionally robust self-supervised learning for tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08511v5
• Date: Wed, 04 Dec 2024 17:10:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:04:40.899163
• Title: Distributionally robust self-supervised learning for tabular data
• Title（参考訳）: 表型データに対する分布的ロバストな自己教師付き学習
• Authors: Shantanu Ghosh, Tiankang Xie, Mikhail Kuznetsov,
• Abstract要約: エラースライスの存在下での堅牢な表現の学習は、高い濃度特徴とエラーセットの構築の複雑さのために困難である。 従来の堅牢な表現学習手法は、コンピュータビジョンにおける教師付き設定における最悪のグループパフォーマンスの改善に主に焦点をあてている。 提案手法は,Masked Language Modeling (MLM) の損失を学習したエンコーダ・デコーダモデルを用いて,頑健な潜在表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.942619386779508
• License:
• Abstract: Machine learning (ML) models trained using Empirical Risk Minimization (ERM) often exhibit systematic errors on specific subpopulations of tabular data, known as error slices. Learning robust representation in presence of error slices is challenging, especially in self-supervised settings during the feature reconstruction phase, due to high cardinality features and the complexity of constructing error sets. Traditional robust representation learning methods are largely focused on improving worst group performance in supervised setting in computer vision, leaving a gap in approaches tailored for tabular data. We address this gap by developing a framework to learn robust representation in tabular data during self-supervised pre-training. Our approach utilizes an encoder-decoder model trained with Masked Language Modeling (MLM) loss to learn robust latent representations. This paper applies the Just Train Twice (JTT) and Deep Feature Reweighting (DFR) methods during the pre-training phase for tabular data. These methods fine-tune the ERM pre-trained model by up-weighting error-prone samples or creating balanced datasets for specific categorical features. This results in specialized models for each feature, which are then used in an ensemble approach to enhance downstream classification performance. This methodology improves robustness across slices, thus enhancing overall generalization performance. Extensive experiments across various datasets demonstrate the efficacy of our approach. The code is available: \url{https://github.com/amazon-science/distributionally-robust-self-supervised-learning-for-tabular-data}.
• Abstract（参考訳）: 経験的リスク最小化(ERM)を使用してトレーニングされた機械学習(ML)モデルは、しばしばエラースライスとして知られる表データの特定のサブポピュレーションに関する体系的なエラーを示す。 エラースライスの存在下での堅牢な表現の学習は、特に、高濃度の特徴とエラーセットの構築の複雑さのために、特徴再構成フェーズにおける自己教師付き設定において困難である。 従来の堅牢な表現学習手法は、コンピュータビジョンにおける教師付き設定における最悪のグループパフォーマンスの改善に主に焦点を合わせており、表データに適したアプローチのギャップを残している。 このギャップに対処するために、自己教師付き事前学習中の表形式のデータの堅牢な表現を学習するフレームワークを開発する。 提案手法は,Masked Language Modeling (MLM) の損失を学習したエンコーダ・デコーダモデルを用いて,頑健な潜在表現を学習する。 本稿では,表データの事前学習フェーズにおいて Just Train Twice (JTT) と Deep Feature Reweighting (DFR) 法を適用した。 これらの手法は、エラーが発生しやすいサンプルをアップウェイトしたり、特定のカテゴリの特徴のためのバランスの取れたデータセットを作成することで、ERM事前訓練モデルを微調整する。 この結果、各機能に特化したモデルが作成され、その後、下流の分類性能を高めるためにアンサンブルアプローチで使用される。 この手法によりスライス間の堅牢性が向上し、全体的な一般化性能が向上する。 様々なデータセットにわたる大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を実証する。 コードは以下の通りである。 \url{https://github.com/amazon-science/distributionally-robust-self-supervised-learning-for-tabular-data}。

関連論文リスト

• Drift-Resilient TabPFN: In-Context Learning Temporal Distribution Shifts on Tabular Data [39.40116554523575]
  In-Context Learning with a Prior-Data Fitted Network に基づく新しいアプローチである Drift-Resilient TabPFN を提案する。 先行した合成データセットのベイズ推定を近似することを学ぶ。 精度は0.688から0.744に向上し、OC AUCは0.786から0.832に向上し、キャリブレーションも強化された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T23:49:23Z)
• How Hard is this Test Set? NLI Characterization by Exploiting Training Dynamics [49.9329723199239]
  本稿では, 実例と非実例を手作業で構築することなく, 挑戦的なテストセットを自動生成する手法を提案する。 一般的なNLIデータセットのテストセットを,トレーニングダイナミクスを利用した3つの難易度に分類する。 我々の評価法がトレーニングセットに適用された場合、トレーニング対象データのごく一部でトレーニングされたモデルは、フルデータセットでトレーニングされたモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T13:39:21Z)
• Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning [99.56612787882334]
  Data-Free Meta-Learning (DFML)は、複数の事前学習モデルを活用することで、独自のトレーニングデータを必要とせずに、新しいタスクを効率的に学習することを目的としている。 TDS(Task-Distribution Shift)とTDC(Task-Distribution Corruption)の2つの大きな課題を初めて明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T15:46:54Z)
• MissDiff: Training Diffusion Models on Tabular Data with Missing Values [29.894691645801597]
  この研究は、欠落した値を持つデータから学習するための統一的で原則化された拡散ベースのフレームワークを示す。 まず、広く採用されている「インプット・ザ・ジェネレーション」パイプラインが、バイアスのある学習目標に繋がる可能性があることを観察する。 提案手法は,データ分布のスコアの学習に一貫性があることを証明し,提案手法は特定の場合において負の確率の上限として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T03:49:47Z)
• Machine Learning Based Missing Values Imputation in Categorical Datasets [2.5611256859404983]
  この研究では、分類データセットのギャップを埋めるための機械学習アルゴリズムの使用について検討した。 Error Correction Output Codesフレームワークを使用して構築されたアンサンブルモデルに重点が置かれた。 大量のラベル付きデータの要求を含む、これらの奨励的な結果にもかかわらず、データ計算の欠如に対する深い学習には障害がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T03:29:48Z)
• Phantom Embeddings: Using Embedding Space for Model Regularization in Deep Neural Networks [12.293294756969477]
  機械学習モデルの強みは、データから複雑な関数近似を学ぶ能力に起因している。 複雑なモデルはトレーニングデータを記憶する傾向があり、結果としてテストデータの正規化性能が低下する。 情報豊富な潜伏埋め込みと高いクラス内相関を利用してモデルを正規化するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T17:15:54Z)
• Boosting Differentiable Causal Discovery via Adaptive Sample Reweighting [62.23057729112182]
  異なるスコアに基づく因果探索法は観測データから有向非巡回グラフを学習する。 本稿では,Reweighted Score関数ReScoreの適応重みを動的に学習することにより因果発見性能を向上させるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T14:49:59Z)
• CMW-Net: Learning a Class-Aware Sample Weighting Mapping for Robust Deep Learning [55.733193075728096]
  現代のディープニューラルネットワークは、破損したラベルやクラス不均衡を含むバイアス付きトレーニングデータに容易に適合する。 サンプル再重み付け手法は、このデータバイアス問題を緩和するために一般的に使用されている。 本稿では,データから直接明示的な重み付け方式を適応的に学習できるメタモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-11T13:49:51Z)
• Imputation-Free Learning from Incomplete Observations [73.15386629370111]
  本稿では,不備な値を含む入力からの推論をインプットなしでトレーニングするIGSGD法の重要性について紹介する。 バックプロパゲーションによるモデルのトレーニングに使用する勾配の調整には強化学習(RL)を用いる。 我々の計算自由予測は、最先端の計算手法を用いて従来の2段階の計算自由予測よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:44:39Z)
• Robust Disentanglement of a Few Factors at a Time [5.156484100374058]
  変分オートエンコーダ(VAE)の整合性向上のための人口ベーストレーニング(PBT)を導入する。 PBT-VAEトレーニングでは、教師なしのモデルスコアとしてUnsupervised Disentanglement Ranking (UDR)を使用し、この方法でトレーニングされたモデルが、生成因子のサブセットのみを一貫して切り離す傾向を示す。 複数のデータセットとメトリクスをまたいで、最先端の教師なしのアンハンジメント性能とロバストネスを著しく改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T12:34:23Z)
• Relation-Guided Representation Learning [53.60351496449232]
  本稿では,サンプル関係を明示的にモデル化し,活用する表現学習手法を提案する。 私たちのフレームワークは、サンプル間の関係をよく保存します。 サンプルをサブスペースに埋め込むことにより,本手法が大規模なサンプル外問題に対処可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-11T10:57:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。