论文标题

使用最佳运输的可解释分配转移检测

Interpretable Distribution Shift Detection using Optimal Transport

论文作者

Hulkund, Neha, Fusi, Nicolo, Vaughan, Jennifer Wortman, Alvarez-Melis, David

论文摘要

我们提出了一种基于最佳传输的分类数据集中分布变化的方法。它允许用户确定每个班级受轮班影响的程度,并检索相应的样本对以提供有关其性质的见解。我们说明了它在合成和自然班次示例中的使用。尽管我们提出的结果是初步的,但我们希望这启发了未来的可解释方法的工作,以分析分配变化。

We propose a method to identify and characterize distribution shifts in classification datasets based on optimal transport. It allows the user to identify the extent to which each class is affected by the shift, and retrieves corresponding pairs of samples to provide insights on its nature. We illustrate its use on synthetic and natural shift examples. While the results we present are preliminary, we hope that this inspires future work on interpretable methods for analyzing distribution shifts.

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