要旨: 本論文では、複数の環境をまたいで収集されたラベル付きデータから学習することを考える。ここで、データ分布は各環境間で変化しうる。この問題は一般に因果の観点から取り組まれており、因果因子を保持しつつ、見せかけの（spurious）要因を捨てる不変な表現を求める。しかし、この枠組みは、環境が目標（ターゲット）に直接の影響を及ぼさないことを仮定している。対照的に本論文では、この仮定が成り立たない設定を考えるが、それでも、これまでに見たことのない環境にわたって平均的に頑健な予測を支える表現を学習することを目指す。そこで我々は、環境間の変動を明示的にモデル化し、その変動を周辺化（marginalize）することで得られる表現を研究する。得られた表現を解析し、それが因果的不変表現手法によって学習されたものよりも望ましいのはどのような場合かを特徴づける。我々は、一般化ランダム切片モデル（generalized random-intercept models）に基づく具体的な手法を提案する。これは、そのような周辺化が可能なクラスの予測器であり、その汎化特性を調べる。実験的に、これらのモデルは幅広い困難な設定において、不変学習の手法を上回ることを示す。
明示的な環境モデリングによる頑健な表現学習
arXiv cs.LG / 2026/4/30
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要点
- 本論文は、複数の環境で収集されたラベル付きデータを対象に、環境ごとにデータ分布が変わり得る状況で、未知の環境に対する頑健性を重視した表現学習を扱います。
- 既存の因果的アプローチは、標的に対して環境が直接影響しないという前提のもとで、因果要因を保持しつつスパurious要因を捨てる「不変表現」を目指しますが、本研究はその前提が破れる設定に焦点を当てます。
- 環境に起因する変動を明示的にモデル化し、それを周辺化（marginalization）して取り除くことで、未知環境に対して平均的に頑健な予測を支える表現を学習します。
- こうして得られる表現が、因果的不変表現法よりも優れる条件を理論的に分析し、さらに具体的な方法として一般化ランダムインターセプトモデルを提案します。
- 実験により、提案モデルがさまざまな難しい設定で不変学習の手法を上回ることが示されます。
