潜在空間表現を用いた分布シフトの発見【JST・京大機械翻訳】

Betthauser Leo; Chajewska Urszula; Diesendruck Maurice; Pesala Rohith

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219339084188 整理番号：22P0284951

潜在空間表現を用いた分布シフトの発見【JST・京大機械翻訳】

Discovering Distribution Shifts using Latent Space Representations

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発行年： 2022年02月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月16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)

表現学習の急速な進歩は,埋込みモデルの増殖と,モデル選択と実際的応用の関連する課題につながった。新しい候補データセットに対するモデルの一般化可能性を評価することは自明であり,一般化への失敗は下流タスクに関する貧弱な性能につながる可能性がある。分布シフトは一般化可能性の低下の1つの原因であり,実際には検出が困難である。本論文では,埋込み空間形状を用いて,分布シフトを検出し,2つのテストを指定するためのノンパラメトリックフレームワークを提案した。最初のテストは,参照と候補データセットを比較するために,知的性能基準によって決定されるロバスト性境界を確立することによってシフトを検出する。第2の試験は,分布および分布外の2つのデータセットの多重サブサンプルを分類し,分類することによってシフトを検出する。評価において,両方のテストは,合成および実世界データセットの両方に対して,様々なシフトシナリオにおいて,モデル衝撃分布シフトを検出する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般

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