トップカンファレンスにおけるデータセットシフトと機械学習 - Ridge-institute R&D Blog

こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はNeurIPS2020で発表されたデータセットシフトを扱う機械学習に関連する論文を紹介します． 本記事は，Ridge-i主催の論文読み会で発表した以下の資料に基づいています． TL;DR 機械学習におけるデータセットシフト Covariate Shift Target Shift Concept Shift Domain Shift Sample Selection Bias Taxonomy of NeurIPS2020 papers about Dataset Shift 論文紹介 Rethinking Importance Weighting for Deep Learning under Distribution Shift Importance Weighting for Distribut

[shunk031]

学習時とテスト時で入力変数の周辺分布が異なる話（Covariate Shift）から始まり、様々なデータセットのシフトについてまとめられている。非常に勉強になった

[omega314]

言っちゃなんだがそんなのにいちいち名前付いてるんだ系のやつ。（いま取り組んでいる課題をしつこく検討して解法を設計するのではなく、手法ありきで課題の方を既知のパターンに当て込もうとする発想の延長に見える

[misshiki]

“各種データセットシフトの問題設定を整理し，それらを扱った様々なNeurIPS2020採択論文を紹介”

[knok]

TorchDrift知らなかった

[currypurin]

とてもまとまっていて勉強になりました。この課題に当たった時にまた読む