論文の概要: Semiparametric Learning from Open-Set Label Shift Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14522v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 01:32:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.018846
• Title: Semiparametric Learning from Open-Set Label Shift Data
• Title（参考訳）: オープンセットラベルシフトデータからのセミパラメトリック学習
• Authors: Siyan Liu, Yukun Liu, Qinglong Tian, Pengfei Li, Jing Qin,
• Abstract要約: オープンセットラベルシフト問題について検討し、テストデータにはトレーニングに欠席した新しいクラスが含まれる可能性がある。 この設定は、クラス比率と新しいクラスの分布の両方が余分な仮定なしでは識別できないため、難しい。 本稿では,新しいクラスと既知のクラス間の重なりを許容しながら,識別可能性を保証する半パラメトリック密度比モデルフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.537408547515627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the open-set label shift problem, where the test data may include a novel class absent from training. This setting is challenging because both the class proportions and the distribution of the novel class are not identifiable without extra assumptions. Existing approaches often rely on restrictive separability conditions, prior knowledge, or computationally infeasible procedures, and some may lack theoretical guarantees. We propose a semiparametric density ratio model framework that ensures identifiability while allowing overlap between novel and known classes. Within this framework, we develop maximum empirical likelihood estimators and confidence intervals for class proportions, establish their asymptotic validity, and design a stable Expectation-Maximization algorithm for computation. We further construct an approximately optimal classifier based on posterior probabilities with theoretical guarantees. Simulations and a real data application confirm that our methods improve both estimation accuracy and classification performance compared with existing approaches.
• Abstract（参考訳）: オープンセットラベルシフト問題について検討し、テストデータにはトレーニングに欠席した新しいクラスが含まれる可能性がある。 この設定は、クラス比率と新しいクラスの分布の両方が余分な仮定なしでは識別できないため、難しい。 既存のアプローチは、しばしば制限的な分離性条件、事前の知識、あるいは計算不可能な手順に依存しており、理論的な保証を欠いているものもある。 本稿では,新しいクラスと既知のクラス間の重なりを許容しながら,識別可能性を保証する半パラメトリック密度比モデルフレームワークを提案する。 本枠組みでは,クラス比に対する最大確率推定器と信頼区間を開発し,その漸近的妥当性を確立し,安定な予測最大化アルゴリズムを設計する。 さらに、理論的保証付き後続確率に基づく近似最適分類器を構築する。 シミュレーションと実データアプリケーションにより,提案手法は既存手法と比較して推定精度と分類性能の両方を向上することを確認した。

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