概要 - ノイズパラメータを含む半パラメトリック推論のためのラテンフュージョンマルチタスク学習

タイトル

ノイズパラメータを含む半パラメトリック推論のためのラテンフュージョンマルチタスク学習

時間

2025-07-10 17:27:04

著者

{"Sohom Bhattacharya","Yongzhuo Chen","Muxuan Liang"}

カテゴリ

{stat.ME,stat.ML}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.07941v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.07941v1

概要

この研究では、無限次元のノイズパラメータを含む半パラメトリックモデルのための遅融合多タスク学習フレームワークを提案しました。このフレームワークは、異なる病院の電子医療記録や臨床試験データなどの多様なデータソースでのパラメータ推定を改善するために設計されています。フレームワークは以下の2つのステップで構成されています： 1. 各タスク学習を通じて、プラグインノイズ推定を使用して推定方程式を解くことで、初期の二重機械学習推定子を得ます。 2. これらの推定子は、タスクの類似性を利用しつつ、タスク固有の違いに柔軟に対応するために、最適化問題を用いて適応的に集約されます。このフレームワークは個別レベルのデータ共有を避け、プライバシーを保護します。また、ノイズパラメータがタスク間で類似性を持つ場合のパラメータ推定を強化するための新しい多タスク学習法が提案されています。この方法に対して理論的な保証が設定され、タスクが似たパラメトリック成分を持つ場合、個別タスク学習よりも速い収束率を示しています。幅広いシミュレーションと実際のデータ応用、例えば乳腺画像検査研究における電話相談の条件付き平均治療効果の推定などが理論的発見を補完し、フレームワークの効果を中程度のサンプルサイズでも強調しています。

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概要 - ノイズパラメータを含む半パラメトリック推論のためのラテン フュージョン マルチタスク学習

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