論文の概要: Partial Transportability for Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23605v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 22:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.202713
• Title: Partial Transportability for Domain Generalization
• Title（参考訳）: 領域一般化のための部分輸送性
• Authors: Kasra Jalaldoust, Alexis Bellot, Elias Bareinboim,
• Abstract要約: 本稿では, 部分的同定と輸送可能性の理論に基づいて, 対象分布の関数値の有界化に関する新たな結果を紹介する。 我々の貢献は、輸送可能性問題に対する最初の一般的な評価手法を提供することである。 本稿では,スケーラブルな推論を実現するための勾配に基づく最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.37032680901525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A fundamental task in AI is providing performance guarantees for predictions made in unseen domains. In practice, there can be substantial uncertainty about the distribution of new data, and corresponding variability in the performance of existing predictors. Building on the theory of partial identification and transportability, this paper introduces new results for bounding the value of a functional of the target distribution, such as the generalization error of a classifier, given data from source domains and assumptions about the data generating mechanisms, encoded in causal diagrams. Our contribution is to provide the first general estimation technique for transportability problems, adapting existing parameterization schemes such Neural Causal Models to encode the structural constraints necessary for cross-population inference. We demonstrate the expressiveness and consistency of this procedure and further propose a gradient-based optimization scheme for making scalable inferences in practice. Our results are corroborated with experiments.
• Abstract（参考訳）: AIの基本的なタスクは、目に見えないドメインでなされた予測のパフォーマンス保証を提供することである。 実際には、新しいデータの分布や、既存の予測器の性能の変動について、かなりの不確実性が存在する可能性がある。 本稿では,部分的識別と輸送可能性の理論に基づいて,分類器の一般化誤差やデータ生成機構の仮定など,対象分布の関数値の有界化に関する新たな結果を紹介する。 我々の貢献は、ニューラル因果モデルのような既存のパラメータ化スキームを適用して、クロスポピュレーション推論に必要な構造的制約を符号化する、輸送可能性問題に対する最初の一般的な推定手法を提供することである。 本手法の表現性と一貫性を実証し,拡張性のある推論を行うための勾配に基づく最適化手法を提案する。 我々の結果は実験と相関している。

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