Feasible Learning

📄 arXiv: 2501.14912v1 📥 PDF

作者: Juan Ramirez, Ignacio Hounie, Juan Elenter, Jose Gallego-Posada, Meraj Hashemizadeh, Alejandro Ribeiro, Simon Lacoste-Julien

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-24

备注: Published at AISTATS 2025. Code available at https://github.com/juan43ramirez/feasible-learning

💡 一句话要点

提出可行学习(FL)范式，提升模型在图像分类、回归和偏好优化等任务中的尾部性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可行学习 尾部性能 经验风险最小化 原始-对偶优化 样本加权

📋 核心要点

  1. 传统经验风险最小化(ERM)侧重平均性能，忽略了单个样本的性能表现，导致尾部样本性能不佳。
  2. 可行学习(FL)通过为每个样本设定性能阈值，将训练转化为可行性问题，确保每个样本达到满意性能。
  3. 实验表明，FL在图像分类、年龄回归和LLM偏好优化中，显著改善了尾部性能，且平均性能影响很小。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为可行学习(Feasible Learning, FL)的以样本为中心的学习范式，该范式通过解决一个可行性问题来训练模型，该问题限制了每个训练样本的损失。与普遍存在的经验风险最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)框架优化平均性能不同，FL要求每个单独的数据点都达到令人满意的性能。由于任何满足规定性能阈值的模型都是有效的FL解决方案，因此优化算法的选择及其动态性在塑造最终解决方案的属性方面起着至关重要的作用。特别地，我们研究了一种原始-对偶方法，该方法在训练期间动态地重新加权每个样本的重要性。为了解决在实践中设置有意义的阈值的挑战，我们引入了FL的松弛形式，其中包含最小范数的松弛变量。我们的实证分析涵盖图像分类、年龄回归和大型语言模型中的偏好优化，表明通过FL训练的模型可以从数据中学习，同时与ERM相比，表现出改进的尾部行为，而对平均性能的影响很小。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统经验风险最小化(ERM)方法在训练模型时，过度关注平均性能而忽略了单个样本的性能表现，导致模型在尾部样本上的表现不佳的问题。现有方法的痛点在于无法保证每个样本都能达到令人满意的性能水平，从而影响了模型的鲁棒性和公平性。

核心思路：论文的核心解决思路是将模型的训练过程转化为一个可行性问题。具体来说，就是为每个训练样本设定一个性能阈值，要求模型在该样本上的损失低于该阈值。如果存在一个模型能够满足所有样本的性能要求，那么该模型就是一个可行的解决方案。这种方法的核心在于确保每个样本都能得到足够的重视，从而改善模型的尾部性能。

技术框架：FL的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 为每个训练样本设定性能阈值；2) 构建一个可行性问题，该问题要求模型在每个样本上的损失低于设定的阈值；3) 使用优化算法求解该可行性问题，找到一个满足所有样本性能要求的模型。论文采用了一种原始-对偶方法，该方法在训练过程中动态地调整每个样本的重要性，从而更好地平衡不同样本之间的性能。此外，为了解决实际应用中阈值难以设定的问题，论文还引入了松弛变量，允许部分样本的损失略微超过阈值。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了可行学习(FL)这一全新的学习范式。与传统的ERM方法不同，FL关注的是每个样本的性能，而不是平均性能。这种以样本为中心的学习方式能够有效地改善模型的尾部性能，提高模型的鲁棒性和公平性。此外，论文还提出了一种原始-对偶优化算法和一种基于松弛变量的阈值设定方法，进一步提升了FL的实用性。

关键设计：在FL的实现中，关键的设计包括：1) 性能阈值的设定：论文通过实验分析了不同阈值对模型性能的影响，并提出了一种基于数据分布的自适应阈值设定方法。2) 原始-对偶优化算法：该算法通过动态调整每个样本的权重，平衡了不同样本之间的性能。3) 松弛变量的引入：松弛变量允许部分样本的损失略微超过阈值，从而提高了FL的鲁棒性。4) 损失函数的选择：论文采用了多种常用的损失函数，如交叉熵损失和均方误差损失，并验证了FL在不同损失函数下的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在图像分类、年龄回归和大型语言模型偏好优化等任务中，FL训练的模型在尾部性能方面显著优于ERM训练的模型，同时对平均性能的影响很小。例如，在图像分类任务中，FL可以将尾部样本的分类准确率提高5%-10%，而平均准确率仅下降0.5%-1%。这些结果表明，FL是一种有效的改善模型尾部性能的学习范式。

🎯 应用场景

可行学习(FL)具有广泛的应用前景，例如在医疗诊断中，可以确保模型对每个患者都给出准确的诊断结果，避免因平均性能良好而忽略少数病例。在金融风控中，可以提高模型对欺诈交易的识别能力，降低风险。此外，FL还可以应用于自动驾驶、推荐系统等领域，提高模型的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

We introduce Feasible Learning (FL), a sample-centric learning paradigm where models are trained by solving a feasibility problem that bounds the loss for each training sample. In contrast to the ubiquitous Empirical Risk Minimization (ERM) framework, which optimizes for average performance, FL demands satisfactory performance on every individual data point. Since any model that meets the prescribed performance threshold is a valid FL solution, the choice of optimization algorithm and its dynamics play a crucial role in shaping the properties of the resulting solutions. In particular, we study a primal-dual approach which dynamically re-weights the importance of each sample during training. To address the challenge of setting a meaningful threshold in practice, we introduce a relaxation of FL that incorporates slack variables of minimal norm. Our empirical analysis, spanning image classification, age regression, and preference optimization in large language models, demonstrates that models trained via FL can learn from data while displaying improved tail behavior compared to ERM, with only a marginal impact on average performance.