論文の概要: Transfer Learning Through Conditional Quantile Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02358v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 17:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.320813
• Title: Transfer Learning Through Conditional Quantile Matching
• Title（参考訳）: 条件付き量子マッチングによる伝達学習
• Authors: Yikun Zhang, Steven Wilkins-Reeves, Wesley Lee, Aude Hofleitner,
• Abstract要約: 我々は、異種ソースドメインを利用した回帰学習フレームワークを導入し、データスカースターゲットドメインにおける予測性能を改善する。 提案手法は,各ソース領域に対して個別に条件生成モデルを学習し,条件量子マッチングにより対象ドメインに対する応答を校正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.86972243789112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a transfer learning framework for regression that leverages heterogeneous source domains to improve predictive performance in a data-scarce target domain. Our approach learns a conditional generative model separately for each source domain and calibrates the generated responses to the target domain via conditional quantile matching. This distributional alignment step corrects general discrepancies between source and target domains without imposing restrictive assumptions such as covariate or label shift. The resulting framework provides a principled and flexible approach to high-quality data augmentation for downstream learning tasks in the target domain. From a theoretical perspective, we show that an empirical risk minimizer (ERM) trained on the augmented dataset achieves a tighter excess risk bound than the target-only ERM under mild conditions. In particular, we establish new convergence rates for the quantile matching estimator that governs the transfer bias-variance tradeoff. From a practical perspective, extensive simulations and real data applications demonstrate that the proposed method consistently improves prediction accuracy over target-only learning and competing transfer learning methods.
• Abstract（参考訳）: 我々は、異種ソースドメインを利用した回帰学習フレームワークを導入し、データスカースターゲットドメインにおける予測性能を改善する。 提案手法は,各ソース領域に対して個別に条件生成モデルを学習し,条件量子マッチングにより対象ドメインに対する応答を校正する。 この分布アライメントステップは、共変量やラベルシフトのような制限的な仮定を課すことなく、ソースドメインとターゲットドメイン間の一般的な不一致を補正する。 結果として得られるフレームワークは、ターゲットドメインの下流学習タスクに対して、高品質なデータ拡張に対する原則的かつ柔軟なアプローチを提供する。 理論的な観点からは、拡張データセット上で訓練された経験的リスク最小化器(ERM)が、軽度条件下でターゲットのみのERMよりも厳密な過剰リスクを達成できることが示されている。 特に、転送バイアス分散トレードオフを管理する量子マッチング推定器に対して、新しい収束率を確立する。 実践的な観点から、広範囲なシミュレーションと実データ応用により、提案手法は目標のみの学習と競合する伝達学習法よりも予測精度を一貫して向上することを示した。

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