論文の概要: Separating Covariate Shift from Mechanism Change with Two Discriminators: CJSD, a Conditional Discrepancy with an Exact Covariate-Concept Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19885v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 10:48:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.534143
• Title: Separating Covariate Shift from Mechanism Change with Two Discriminators: CJSD, a Conditional Discrepancy with an Exact Covariate-Concept Decomposition
• Title（参考訳）: 2つの識別器によるメカニズム変化からの共変量シフトの分離:-共変量-概念分解による条件差CJSD-
• Abstract要約: 再使用と産卵は条件付き(機械レベル)の相違に基づく一面的な仮説として表される。 我々は、予測可能な判別器シーケンスの観測可能なサロゲート差分に対する有限時間有効性を証明した。 合成マルチコンセプトストリーム、Electricity、Covertype、および繰り返し重大INSECTSベンチマークでは、再起動された銀行は偽の産出をゼロにする。
• 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: Streaming systems that maintain a pool of expert models must repeatedly decide whether to reuse an existing expert for arriving data, spawn a new one, or defer. We present a decision layer that makes all three outcomes statistically meaningful. Reuse and spawn are posed as one-sided sequential hypotheses on a conditional (mechanism-level) discrepancy, separated by an indifference zone; defer is exactly the state in which neither betting e-process has accumulated sufficient evidence. We prove finite-time anytime validity for the observable surrogate discrepancy of a predictable discriminator sequence, and an unconditional one-sided transfer to the population quantity in which each side's slack is the excess risk of a single discriminator; an empirically observed downward-bias regularity makes the spawn side exactly conservative. Recency without sacrificing the guarantee is obtained by a restarted e-detector: a bank of unwindowed betting supermartingales at geometrically spaced restart times (O(log t) memory), with the error budget spent over restart instances, which preserves lifetime anytime validity; spending over expert-creation order likewise controls multiplicity for unboundedly many experts. On synthetic multi-concept streams, Electricity, Covertype, and the recurrence-heavy INSECTS benchmark, the instance-accounted restarted bank achieves zero false spawns and zero false reuses after switches and matches or exceeds the retired windowed heuristic (INSECTS-reoccurring accuracy 0.675), making the deployed algorithm and the guaranteed algorithm one and the same.
• Abstract（参考訳）: エキスパートモデルのプールを維持しているストリーミングシステムは、到着したデータに対して既存のエキスパートを再利用するか、新しいモデルを生成するか、あるいは延期するかを、繰り返し決めなければならない。 3つの結果が統計的に意味を持つ決定層を提示する。 再使用と産卵は、不特定領域によって分離された条件付き(力学レベルの)不一致の一方的な逐次仮説として表される。 我々は、予測可能な判別器シーケンスの観測可能なサロゲート差分率に対する有限時間有効性と、一方のスラックが単一識別器の過剰なリスクである集団量への無条件の一側移動を証明し、実証的に観察された下向きバイアス規則性は、生成側を正確に保守的にする。 保証を犠牲にしない残余は、再起動された電子検出器によって取得される: 幾何的に空間化された再起動時間(O(log t)メモリ)における、曲がらないベッティングスーパーマーティンタルのバンクで、再起動インスタンスに費やされるエラー予算は、生涯の有効性を保っている。 シンセサイザーマルチコンセプトストリーム、Electricity、Covertype、および繰り返し重大なINSECTSベンチマークにおいて、再起動された銀行は、切替後のゼロ偽の産出とゼロ偽の再利用を達成し、リタイアされたウィンドウドヒューリスティック(INSECTS再帰精度0.675)を超え、デプロイされたアルゴリズムと保証されたアルゴリズムを同一にする。

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