論文の概要: Replication Robust Payoff Allocation in Submodular Cooperative Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14583v5
• Date: Fri, 26 Aug 2022 15:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 03:23:17.072706
• Title: Replication Robust Payoff Allocation in Submodular Cooperative Games
• Title（参考訳）: サブモジュール協調ゲームにおける複製ロバストペイオフアロケーション
• Authors: Dongge Han, Michael Wooldridge, Alex Rogers, Olga Ohrimenko, Sebastian Tschiatschek
• Abstract要約: 情報や冗長性といった概念をモデル化するための機械学習(ML)では,サブモジュール関数がますます重要になっている。 サブモジュールゲームにおけるレプリケーション操作について検討し、レプリケーションに対するソリューション概念のロバスト性を測定する指標であるレプリケーションロバスト性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.328395329867178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Submodular functions have been a powerful mathematical model for a wide range of real-world applications. Recently, submodular functions are becoming increasingly important in machine learning (ML) for modelling notions such as information and redundancy among entities such as data and features. Among these applications, a key question is payoff allocation, i.e., how to evaluate the importance of each entity towards the collective objective? To this end, classic solution concepts from cooperative game theory offer principled approaches to payoff allocation. However, despite the extensive body of game-theoretic literature, payoff allocation in submodular games are relatively under-researched. In particular, an important notion that arises in the emerging submodular applications is redundancy, which may occur from various sources such as abundant data or malicious manipulations where a player replicates its resource and act under multiple identities. Though many game-theoretic solution concepts can be directly used in submodular games, naively applying them for payoff allocation in these settings may incur robustness issues against replication. In this paper, we systematically study the replication manipulation in submodular games and investigate replication robustness, a metric that quantitatively measures the robustness of solution concepts against replication. Using this metric, we present conditions which theoretically characterise the robustness of semivalues, a wide family of solution concepts including the Shapley and Banzhaf value. Moreover, we empirically validate our theoretical results on an emerging submodular ML application, i.e., the ML data market.
• Abstract（参考訳）: 部分モジュラ函数は、幅広い実世界の応用のための強力な数学的モデルである。 近年,データや特徴といったエンティティ間の情報や冗長性といった概念をモデル化するための機械学習(ML)において,サブモジュール関数の重要性が高まっている。 これらのアプリケーションの中で、重要な疑問はペイオフアロケーション、すなわち、全体目標に対する各エンティティの重要性を評価する方法である。 この目的のために、協調ゲーム理論からの古典的な解法の概念は、ペイオフ割り当ての原理的なアプローチを提供する。 しかし、ゲーム理論文学の広範な体系にもかかわらず、サブモジュールゲームにおけるペイオフアロケーションは比較的研究が進んでいない。 特に、新興のサブモジュラーアプリケーションで生じる重要な概念は冗長性であり、プレイヤーがリソースを複製して複数のアイデンティティの下で行動する、豊富なデータや悪意のある操作といった様々なソースから発生する可能性がある。 多くのゲーム理論のソリューション概念は、サブモジュラーゲームで直接使用することができるが、これらの設定におけるペイオフアロケーションにそれらを適用することは、複製に対する堅牢性の問題を引き起こす可能性がある。 本稿では,サブモジュラーゲームにおけるレプリケーション操作を体系的に研究し,複製に対する解概念のロバスト性を定量的に測定する指標であるレプリケーションロバスト性について検討する。 この計量を用いて、半値のロバスト性を理論的に特徴付ける条件を提示する。 さらに,新たなサブモジュール型MLアプリケーション,すなわちMLデータ市場における理論的結果を実証的に検証する。

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