論文の概要: A Unified Data Representation Learning for Non-parametric Two-sample Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00613v2
- Date: Thu, 08 May 2025 11:08:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 15:15:32.332013
- Title: A Unified Data Representation Learning for Non-parametric Two-sample Testing
- Title（参考訳）: 非パラメトリック2サンプルテストのための統一データ表現学習
- Authors: Xunye Tian, Liuhua Peng, Zhijian Zhou, Mingming Gong, Arthur Gretton, Feng Liu,
- Abstract要約: 本稿では,表現学習型2サンプルテスト(RL-TST)フレームワークを提案する。
RL-TSTはまず、データセット全体に対して純粋に自己教師付き表現学習を行う。
識別モデルはこれらの赤外線で訓練され、識別表現(DR)を学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.27067977793069
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning effective data representations has been crucial in non-parametric two-sample testing. Common approaches will first split data into training and test sets and then learn data representations purely on the training set. However, recent theoretical studies have shown that, as long as the sample indexes are not used during the learning process, the whole data can be used to learn data representations, meanwhile ensuring control of Type-I errors. The above fact motivates us to use the test set (but without sample indexes) to facilitate the data representation learning in the testing. To this end, we propose a representation-learning two-sample testing (RL-TST) framework. RL-TST first performs purely self-supervised representation learning on the entire dataset to capture inherent representations (IRs) that reflect the underlying data manifold. A discriminative model is then trained on these IRs to learn discriminative representations (DRs), enabling the framework to leverage both the rich structural information from IRs and the discriminative power of DRs. Extensive experiments demonstrate that RL-TST outperforms representative approaches by simultaneously using data manifold information in the test set and enhancing test power via finding the DRs with the training set.
- Abstract（参考訳）: 効果的なデータ表現の学習は、非パラメトリックな2サンプルテストにおいて重要である。
一般的なアプローチでは、まずデータをトレーニングとテストセットに分割し、トレーニングセット上でデータ表現を純粋に学習する。
しかし、最近の理論的研究により、サンプルインデックスが学習プロセスで使われていない限り、データ全体をデータ表現の学習に利用でき、しかもType-Iエラーの制御を確実にすることができることが示されている。
上記の事実は、テストにおけるデータ表現学習を容易にするために(サンプルインデックスなしで)テストセットを使用することを動機付けています。
そこで本研究では,表現学習型2サンプルテスト(RL-TST)フレームワークを提案する。
RL-TSTは、まずデータセット全体に対して純粋に自己教師付き表現学習を行い、基礎となるデータ多様体を反映する固有の表現(IR)をキャプチャする。
識別モデルは、これらのIRで訓練され、識別表現(DR)を学習し、フレームワークは、IRからの豊富な構造情報とDRの識別力の両方を活用することができる。
総合実験により,RL-TSTは,テストセット内のデータ多様体情報を同時に利用し,トレーニングセットでDRを見つけることによってテストパワーを向上させることにより,代表的アプローチよりも優れることが示された。
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