非参数设定下标签偏移问题的极小极大最优方法
统计理论
2022-11-24 v3 机器学习
统计理论
摘要
我们研究非参数分类中标签偏移问题的极小极大速率。除学习者仅能访问来自目标域的无标签样本的无人监督设定外，我们还考虑学习者可获得来自目标域的少量有标签样本的设定。我们的研究揭示了两种设定下标签偏移问题难度的差异，并将此差异归因于后一设定中可利用来自目标域的数据估计类条件分布。我们还表明，类比例估计方法在无人监督设定下是极小极大速率最优的。
引用
@article{arxiv.2003.10443,
title = {Minimax optimal approaches to the label shift problem in non-parametric settings},
author = {Subha Maity and Yuekai Sun and Moulinath Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.10443},
year = {2022}
}