論文の概要: MIRRAMS: Towards Training Models Robust to Missingness Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08280v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 03:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.23073
• Title: MIRRAMS: Towards Training Models Robust to Missingness Distribution Shifts
• Title（参考訳）: MIRRAMS:損失分布シフトに頑健なトレーニングモデルを目指して
• Authors: Jihye Lee, Minseo Kang, Dongha Kim,
• Abstract要約: 実世界のデータ分析では、トレーニングとテスト入力データセット間の分散シフトが頻繁に発生する。 本稿では,不足度分布の変化に対処する新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 提案手法は,データの欠落を伴わずに最先端の性能を実現し,半教師付き学習タスクに自然に拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5357049657770516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In real-world data analysis, missingness distributional shifts between training and test input datasets frequently occur, posing a significant challenge to achieving robust prediction performance. In this study, we propose a novel deep learning framework designed to address such shifts in missingness distributions. We begin by introducing a set of mutual information-based conditions, called MI robustness conditions, which guide a prediction model to extract label-relevant information while remaining invariant to diverse missingness patterns, thereby enhancing robustness to unseen missingness scenarios at test-time. To make these conditions practical, we propose simple yet effective techniques to derive loss terms corresponding to each and formulate a final objective function, termed MIRRAMS(Mutual Information Regularization for Robustness Against Missingness Shifts). As a by-product, our analysis provides a theoretical interpretation of the principles underlying consistency regularization-based semi-supervised learning methods, such as FixMatch. Extensive experiments across various benchmark datasets show that MIRRAMS consistently outperforms existing baselines and maintains stable performance across diverse missingness scenarios. Moreover, our approach achieves state-of-the-art performance even without missing data and can be naturally extended to address semi-supervised learning tasks, highlighting MIRRAMS as a powerful, off-the-shelf framework for general-purpose learning.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータ分析では、トレーニングとテスト入力データセット間の分散シフトの欠如が頻繁に発生し、堅牢な予測性能を達成する上で大きな課題となっている。 本研究では,失語度分布の変化に対処する新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 まず,多彩な欠落パターンに不変なままラベル関連情報を抽出するための予測モデルであるMIロバストネス条件という,相互情報に基づく条件のセットを導入し,テスト時の欠落シナリオに対するロバストネスの強化を図る。 これらの条件を実用的なものにするために,MIRRAMS (Mutual Information Regularization for Robustness Against Missingness Shifts) と呼ばれる最終目的関数を定式化する手法を提案する。 副産物として、FixMatchのような一貫性正規化に基づく半教師あり学習法の基礎となる原理を理論的に解釈する。 さまざまなベンチマークデータセットにわたる大規模な実験は、MIRRAMSが既存のベースラインを一貫して上回り、さまざまな欠落シナリオにわたって安定したパフォーマンスを維持していることを示している。 さらに,本手法は,データの欠落を伴わずに最先端の性能を実現し,半教師付き学習タスクに自然に拡張可能であり,汎用学習のための強力なオフザシェルフフレームワークとしてMIRRAMSを強調した。

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