制約付き f-エントロピー的リスク指標に関するPAC-Bayesian境界

arXiv stat.ML / 2026/4/9

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要点

本論文は、「制約付き f-エントロピー的リスク指標（constrained f-entropic risk measures）」という新しいクラスのリスク指標を導入し、標準的な期待損失に関するPAC境界では反映しきれないサブグループ間の不均衡や分布シフトをより適切に捉えることを目的とする。
f-発散（f-divergence）を用いてこれらの指標を定式化し、そこに条件付きバリュー・アット・リスク（CVaR）が特別な場合として含まれることを示す。
著者らは、これらの制約付きリスクに対して、古典的および「分解された（disintegrated）」PAC-Bayesianの一般化境界を導出し、標準的なリスク設定を超えてサブグループレベルで最初の保証を与えるものだと主張する。
導出した境界を直接最小化する自己安定化（self-bounding）アルゴリズムを提案し、それによりサブグループレベルの保証を持つモデルを得る。
最後に、本アプローチの実用上の有用性を支持する経験的証拠を示して論文を締めくくる。