이 논문은 도메인 일반화(DG) 문제에 대해 데이터 노이즈의 관점에서 분석하고 있다.
먼저 이론적으로 과대 매개변수화된 모델에서 ERM은 데이터 노이즈로 인해 잘못된 상관관계에 의존하게 되어 일반화 성능이 저하됨을 보였다. 반면 일부 DG 알고리즘은 노이즈에 대한 강건성을 가지고 있어 이를 완화할 수 있다.
실험적으로는 합성 데이터셋에서 DG 알고리즘이 ERM보다 우수한 성능을 보였지만, 실제 데이터셋에서는 그렇지 않았다. 이는 실제 데이터에서 ERM의 실패 모드가 이론적으로 예측한 것만큼 두드러지지 않을 수 있음을 시사한다.
또한 데이터 증강과 같은 기법이 ERM의 성능을 개선하는 데 효과적일 수 있음을 보였다. 결과적으로 DG 알고리즘의 노이즈 강건성이 반드시 실제 성능 향상으로 이어지지는 않으며, 실제 적용에서는 알고리즘 선택보다는 효과적인 모델 선택 전략이 더 중요할 수 있다.
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