論文の概要: Theoretically Guaranteed Distribution Adaptable Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02921v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:10:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:18.494488
• Title: Theoretically Guaranteed Distribution Adaptable Learning
• Title（参考訳）: 理論的に保証された分布適応学習
• Authors: Chao Xu, Xijia Tang, Guoqing Liu, Yuhua Qian, Chenping Hou,
• Abstract要約: 分散適応学習(DAL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 DALは、進化するデータ分散を効果的に追跡することを可能にする。 進化する分布を調節する上で、DALの再利用性と進化性を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.121014921407898
• License:
• Abstract: In many open environment applications, data are collected in the form of a stream, which exhibits an evolving distribution over time. How to design algorithms to track these evolving data distributions with provable guarantees, particularly in terms of the generalization ability, remains a formidable challenge. To handle this crucial but rarely studied problem and take a further step toward robust artificial intelligence, we propose a novel framework called Distribution Adaptable Learning (DAL). It enables the model to effectively track the evolving data distributions. By Encoding Feature Marginal Distribution Information (EFMDI), we broke the limitations of optimal transport to characterize the environmental changes and enable model reuse across diverse data distributions. It can enhance the reusable and evolvable properties of DAL in accommodating evolving distributions. Furthermore, to obtain the model interpretability, we not only analyze the generalization error bound of the local step in the evolution process, but also investigate the generalization error bound associated with the entire classifier trajectory of the evolution based on the Fisher-Rao distance. For demonstration, we also present two special cases within the framework, together with their optimizations and convergence analyses. Experimental results over both synthetic and real-world data distribution evolving tasks validate the effectiveness and practical utility of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 多くのオープン環境アプリケーションでは、データはストリームの形式で収集され、時間とともに進化する分布を示す。 これらの進化するデータ分布を、特に一般化能力の観点から証明可能な保証で追跡するアルゴリズムを設計する方法は、依然として大きな課題である。 この重要な課題に対処するために,我々はDAL(Distributed Adaptable Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 これにより、モデルが進化するデータ分散を効果的に追跡できる。 EFMDI(Feature Marginal Distribution Information)を符号化することにより,環境変化を特徴付けるための最適輸送の限界を突破し,多様なデータ分布をまたいだモデル再利用を可能にした。 進化する分布を調節する上で、DALの再利用性と進化性を高めることができる。 さらに、モデル解釈可能性を得るために、進化過程における局所ステップの一般化誤差を解析するだけでなく、フィッシャー・ラオ距離に基づく進化の分類器軌道全体に関連する一般化誤差も調べる。 実演では、フレームワーク内での最適化と収束解析の2つの特別なケースも提示する。 提案手法の有効性と実用性を検証するために, 実世界のデータ分散進化タスクを併用した実験結果を得た。

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