論文の概要: Beyond Augmented-Action Surrogates for Multi-Expert Learning-to-Defer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09414v2
• Date: Fri, 17 Apr 2026 07:35:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 13:38:49.191324
• Title: Beyond Augmented-Action Surrogates for Multi-Expert Learning-to-Defer
• Title（参考訳）: マルチエキスパートラーニング・ツー・デファレンスのためのAugmented-Action Surrogates
• Abstract要約: マルチエキスパートラーニング・ツー・デフレ・サロゲートは統計的に一貫性があるが、専門家が成長するにつれて不適合になり、有用な専門家を抑圧したり、劣化させたりすることができる。 クラスとエキスパートを1つの拡張予測幾何学内のアクションとしてキャストする。 本稿では,クラス後部をソフトマックスで推定し,各専門家ユーティリティを独立シグモイドで推定する分離サロゲートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.792743621449621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing multi-expert learning-to-defer surrogates are statistically consistent, yet they can underfit, suppress useful experts, or degrade as the expert pool grows. We trace these failures to a shared architectural choice: casting classes and experts as actions inside one augmented prediction geometry. Consistency governs the population target; it says nothing about how the surrogate distributes gradient mass during training. We analyze five surrogates along both axes and show that each trades a fix on one for a failure on the other. We then introduce a decoupled surrogate that estimates the class posterior with a softmax and each expert utility with an independent sigmoid. It admits an $\mathcal{H}$-consistency bound whose constant is $J$-independent for fixed per-expert weight $β{=}λ/J$, and its gradients are free of the amplification, starvation, and coupling pathologies of the augmented family. Experiments on synthetic benchmarks, CIFAR-10, CIFAR-10H, and Covertype confirm that the decoupled surrogate is the only method that avoids amplification under redundancy, preserves rare specialists, and consistently improves over a standalone classifier across all settings.
• Abstract（参考訳）: 既存のマルチエキスパートラーニング・ツー・デフレサロゲートは統計的に一貫性があるが、専門家が成長するにつれて不適合になり、有用な専門家を抑えるか、劣化させることができる。 クラスとエキスパートを1つの拡張予測幾何学内のアクションとしてキャストする。 一貫性は人口目標を統治するが、サロゲートが訓練中に勾配の質量を分配する方法については何も述べていない。 両軸に沿って5つのサロゲートを分析し、それぞれが一方の障害に対して一方の修正を交換していることを示す。 次に、分離されたサロゲートを導入し、クラス後部をソフトマックスで推定し、各専門家ユーティリティを独立したシグモイドで推定する。 定数が固定された一貫した重量に対して$J$非依存である$\mathcal{H}$-consistency boundは、$β{=}λ/J$であり、その勾配は拡張族の増幅、飢餓、結合病理を含まない。 合成ベンチマークであるCIFAR-10、CIFAR-10H、Covertypeの実験では、分離されたサロゲートが冗長性の下で増幅を回避し、希少な専門家を保護し、全ての設定でスタンドアロンの分類器よりも一貫して改善する唯一の方法であることを確認した。

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