Lost Domain Generalization Is a Natural Consequence of Lack of Training Domains
Notice bibliographique
Résumé
We show a hardness result for the number of training domains required to achieve a small population error in the test domain. Although many domain generalization algorithms have been developed under various domain-invariance assumptions, there is significant evidence to indicate that out-of-distribution (o.o.d.) test accuracy of state-of-the-art o.o.d. algorithms is on par with empirical risk minimization and random guess on the domain generalization benchmarks such as DomainBed. In this work, we analyze its cause and attribute the lost domain generalization to the lack of training domains. We show that, in a minimax lower bound fashion, any learning algorithm that outputs a classifier with an ε excess error to the Bayes optimal classifier requires at least poly(1/ε) number of training domains, even though the number of training data sampled from each training domain is large. Experiments on the DomainBed benchmark demonstrate that o.o.d. test accuracy is monotonically increasing as the number of training domains increases. Our result sheds light on the intrinsic hardness of domain generalization and suggests benchmarking o.o.d. algorithms by the datasets with a sufficient number of training domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».