論文の概要: Better scalability under potentially heavy-tailed feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07346v1
- Date: Mon, 14 Dec 2020 08:56:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-08 14:41:00.204274
- Title: Better scalability under potentially heavy-tailed feedback
- Title（参考訳）: 潜在的な重み付きフィードバックによるスケーラビリティ向上
- Authors: Matthew J. Holland
- Abstract要約: 損失や勾配の重み付けが可能である場合に使用できる,ロバスト勾配勾配降下法(RGD)のスケーラブルな代替手法について検討する。
我々は、並列に実行できる安価なサブプロセスの集合に基づいて、強力な候補を堅牢に選択することに集中する。
正確な選択プロセスは、基礎となる目的の凸性に依存するが、すべての場合において、我々の選択手法は弱い学習者の信頼を高める頑健な方法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.903929927172917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study scalable alternatives to robust gradient descent (RGD) techniques
that can be used when the losses and/or gradients can be heavy-tailed, though
this will be unknown to the learner. The core technique is simple: instead of
trying to robustly aggregate gradients at each step, which is costly and leads
to sub-optimal dimension dependence in risk bounds, we instead focus
computational effort on robustly choosing (or newly constructing) a strong
candidate based on a collection of cheap stochastic sub-processes which can be
run in parallel. The exact selection process depends on the convexity of the
underlying objective, but in all cases, our selection technique amounts to a
robust form of boosting the confidence of weak learners. In addition to formal
guarantees, we also provide empirical analysis of robustness to perturbations
to experimental conditions, under both sub-Gaussian and heavy-tailed data,
along with applications to a variety of benchmark datasets. The overall
take-away is an extensible procedure that is simple to implement, trivial to
parallelize, which keeps the formal merits of RGD methods but scales much
better to large learning problems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,損失や勾配の重み付けが可能である場合に使用可能な,ロバスト勾配降下法(RGD)のスケーラブルな代替手法について検討する。
基本技術は単純であり、各ステップでグラデーションをしっかりと集約しようとするのではなく、コストが高く、リスク境界の準最適次元依存性をもたらす代わりに、並列に実行できる安価な確率的サブプロセスの集合に基づいて、強い候補を堅牢に(あるいは新たに構築)することに焦点を当てる。
正確な選択プロセスは、基礎となる目的の凸性に依存するが、すべての場合において、我々の選択手法は弱い学習者の信頼を高める頑健な方法である。
フォーマルな保証に加えて、ガウス級および重尾級の両データの下で、実験条件に対する摂動に対するロバスト性の実証分析や、様々なベンチマークデータセットへの応用も提供する。
全体としては、実装が簡単で、並列化が簡単な拡張可能な手順で、rgdメソッドの形式的なメリットは保ちますが、大きな学習問題にはずっと適しています。
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