Många inference problem innefattar datagenerering processer som inte är unikt specificerat eller är osäkra på något sätt. I ett vetenskapligt sammanhang är förekomsten av flera troliga datagenereringsprocesser ofta förknippad med förekomsten av systematiska osäkerheter. Robust slutsats är möjlig om det är baserat på en pivot - en kvantitet vars fördelning är invariant till det okända värdet av de (kategoriska eller kontinuerliga) olägenheter parametrar som parametriserar denna familj av generationsprocesser. I detta arbete inför vi ett flexibelt utbildningsförfarande baserat på kontradiktoriska nätverk för att driva igenom den centrala egenskapen på en prediktiv modell. Vi härleder teoretiska resultat som visar att den föreslagna algoritmen tenderar mot en minimax-lösning som motsvarar en prediktiv modell som är både optimal och oberoende av de störande parametrarna (om dessa modeller finns) eller för vilken man kan justera avvägningen mellan effekt och robusthet. Slutligen visar vi hur effektivt detta tillvägagångssätt är med ett leksaksexempel och ett exempel från partikelfysiken.
En annan väg tas av Louppe et al. REF, där författarna presenterar en kontradiktorisk utbildning förfarande för att genomdriva en central egenskap på en prediktiv modell.
Learning to Pivot with Adversarial Networks
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 30, pages 981-990, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}