論文の概要: FACTORS: Factorial Approximation for Complementary Two-factor Optimization with Risk-aware Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10825v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 14:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.800123
• Title: FACTORS: Factorial Approximation for Complementary Two-factor Optimization with Risk-aware Scoring
• Title（参考訳）: FACTORS:リスク認識による相補的2要素最適化のための因子近似
• Authors: Dongseok Kim, Wonjun Jeong, Gisung Oh,
• Abstract要約: FACTORSは、実験の設計とShapley分解を組み合わせることで、パフォーマンスと安定性の問題に対処するフレームワークである。 我々のアプローチは、主効果と2要素相互作用を常に推定し、それらをリスク調整対象関数に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose FACTORS, a framework that combines design of experiments with Shapley decomposition to address performance and stability issues that are sensitive to combinations of training factors. Our approach consistently estimates main effects and two-factor interactions, then integrates them into a risk-adjusted objective function that jointly accounts for uncertainty and cost, enabling reliable selection of configurations under a fixed budget. Effect estimation is implemented through two complementary paths: a plug-in path based on conditional means, and a least-squares path that reconstructs Shapley contributions from samples. These paths are designed to work complementarily even when design density and bias levels differ. By incorporating standardization of estimates, bias correction, and uncertainty quantification, our procedure ensures comparability across heterogeneous factor spaces and designs, while a lightweight search routine yields configurations within practical time even for large factor spaces. On the theoretical side, we provide error decompositions, sample complexity analysis, and upper bounds on optimality gaps. On the interpretive side, we summarize main effects and interactions in map form, highlighting adjustment priorities and safe improvement pathways. Across diverse datasets and design conditions, our approach improves rank preservation and optimal configuration identification, reduces decision-making risks, and offers a tuning foundation that delivers interpretable justification alongside stable performance gains even under budget constraints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実験設計とShapley分解を組み合わせたフレームワークであるFACTORSを提案し,学習要因の組み合わせに敏感な性能と安定性の問題に対処する。 提案手法は,主要な効果と2要素の相互作用を常に推定し,不確実性とコストを共同で考慮したリスク調整対象関数に統合し,固定予算下での信頼性の高い構成選択を可能にする。 効果推定は条件付き手段に基づくプラグインパスとサンプルからのShapleyコントリビューションを再構築する最小2乗パスの2つの補完パスを通じて実施される。 これらの経路は、設計密度とバイアスレベルが異なる場合でも相補的に機能するように設計されている。 評価の標準化,バイアス補正,不確かさの定量化を取り入れることで,提案手法は異種因子空間と設計間の整合性を保証し,一方,軽量探索ルーチンは大規模因子空間においても実時間で構成を生成する。 理論的には、誤差分解、サンプル複雑性解析、最適性ギャップ上の上限を提供する。 解釈面では、主効果と相互作用をマップ形式で要約し、調整の優先順位と安全な改善経路を強調する。 多様なデータセットや設計条件にまたがって、ランク保存と最適構成同定を改善し、意思決定リスクを低減し、予算制約下であっても安定した性能向上とともに解釈可能な正当性を提供するチューニング基盤を提供する。

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