論文の概要: Formal Bayesian Transfer Learning via the Total Risk Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23768v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.210999
• Title: Formal Bayesian Transfer Learning via the Total Risk Prior
• Title（参考訳）: 総リスク事前による形式的ベイズ移動学習
• Authors: Nathan Wycoff, Ali Arab, Lisa O. Singh,
• Abstract要約: 我々は、前者の特定のインスタンス化が、変換座標系におけるベイズラッソにどのように導かれるかを示す。 また、最近提案されたミニマックス周波数変換学習技術は、我々のモデルに対するPosterioriアプローチの近似的な最大値と見なせることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8570591025615457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In analyses with severe data-limitations, augmenting the target dataset with information from ancillary datasets in the application domain, called source datasets, can lead to significantly improved statistical procedures. However, existing methods for this transfer learning struggle to deal with situations where the source datasets are also limited and not guaranteed to be well-aligned with the target dataset. A typical strategy is to use the empirical loss minimizer on the source data as a prior mean for the target parameters, which places the estimation of source parameters outside of the Bayesian formalism. Our key conceptual contribution is to use a risk minimizer conditional on source parameters instead. This allows us to construct a single joint prior distribution for all parameters from the source datasets as well as the target dataset. As a consequence, we benefit from full Bayesian uncertainty quantification and can perform model averaging via Gibbs sampling over indicator variables governing the inclusion of each source dataset. We show how a particular instantiation of our prior leads to a Bayesian Lasso in a transformed coordinate system and discuss computational techniques to scale our approach to moderately sized datasets. We also demonstrate that recently proposed minimax-frequentist transfer learning techniques may be viewed as an approximate Maximum a Posteriori approach to our model. Finally, we demonstrate superior predictive performance relative to the frequentist baseline on a genetics application, especially when the source data are limited.
• Abstract（参考訳）: 厳しいデータリミテーションによる分析では、ソースデータセットと呼ばれるアプリケーションドメインのアシラリーデータセットからの情報をターゲットデータセットに拡張することで、統計的手続きが大幅に改善される可能性がある。 しかし、この移行学習の既存の方法は、ソースデータセットも制限されており、ターゲットデータセットと適切に整合することが保証されていない状況に対処するのに苦労する。 典型的な戦略は、ソースデータに対する経験的損失最小化器を目標パラメータの事前平均として用いることである。 私たちの重要な概念的コントリビューションは、代わりにソースパラメータのリスク最小化条件を使用することです。 これにより、ソースデータセットとターゲットデータセットから、すべてのパラメータに対する単一のジョイント事前分布を構築することができます。 その結果、ベイズ的不確実性定量化の恩恵を受け、各ソースデータセットを包含するインジケータ変数に対して、ギブス法によるモデル平均化を行うことができる。 我々は,前者の特定のインスタンス化が,変換された座標系におけるベイジアン・ラッソ(Bayesian Lasso)にどのように結びつくかを示し,中規模データセットへのアプローチをスケールするための計算手法について議論する。 また、最近提案されたミニマックス周波数変換学習技術は、我々のモデルに対するPosterioriアプローチの近似的な最大値と見なせることを示した。 最後に、遺伝学応用における頻繁なベースラインに対して、特にソースデータに制限がある場合、優れた予測性能を示す。

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