ドメイン一般化における非観測交絡に対する説明【JST・京大機械翻訳】

Bellot Alexis; van der Schaar Mihaela

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212331061338 整理番号：21P0040596

ドメイン一般化における非観測交絡に対する説明【JST・京大機械翻訳】

Accounting for Unobserved Confounding in Domain Generalization

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発行年： 2020年07月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,基礎データ生成モデルに関する多重データセットと定性的仮定の組み合わせからロバストで一般化可能な予測モデルの学習問題を検討した。ロバストモデルの学習の課題の一部は,この問題に対して現在使用されている最小誤差の不変性と原理の多くを空洞する非観測交絡因子の影響にある。提案アプローチは,この不変性の緩和を通して,データ分布のアフィン組合せ集合上の明示的な分布的にロバストな最適化問題と接続できる,観察されない交絡因子の存在における因果解の異なる不変性特性を定義することである。具体的には,著者らの目的は,モデルパラメータに関して誤差導関数の部分同等性を促進する正則化項に加えて,標準損失の形式をとる。画像,音声および表データを含む異なるモダリティからのヘルスケアデータに関する著者らのアプローチの経験的性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 人工知能

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