論文の概要: Linear Regression with Distributed Learning: A Generalization Error Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09001v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 08:43:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:27:06.772208
• Title: Linear Regression with Distributed Learning: A Generalization Error Perspective
• Title（参考訳）: 分散学習による線形回帰:一般化エラーの視点から
• Authors: Martin Hellkvist and Ay\c{c}a \"Oz\c{c}elikkale and Anders Ahl\'en
• Abstract要約: 大規模線形回帰のための分散学習の性能を検討する。 我々は、一般化エラー、すなわち、見当たらないデータのパフォーマンスに焦点を当てる。 その結果、分散ソリューションの一般化誤差は、集中ソリューションの一般化誤差よりも大幅に高いことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed learning provides an attractive framework for scaling the learning task by sharing the computational load over multiple nodes in a network. Here, we investigate the performance of distributed learning for large-scale linear regression where the model parameters, i.e., the unknowns, are distributed over the network. We adopt a statistical learning approach. In contrast to works that focus on the performance on the training data, we focus on the generalization error, i.e., the performance on unseen data. We provide high-probability bounds on the generalization error for both isotropic and correlated Gaussian data as well as sub-gaussian data. These results reveal the dependence of the generalization performance on the partitioning of the model over the network. In particular, our results show that the generalization error of the distributed solution can be substantially higher than that of the centralized solution even when the error on the training data is at the same level for both the centralized and distributed approaches. Our numerical results illustrate the performance with both real-world image data as well as synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 分散学習は、ネットワーク内の複数のノードで計算負荷を共有することによって学習タスクをスケールするための魅力的なフレームワークを提供する。 本稿では,モデルパラメータ,すなわち未知数をネットワーク上に分散させた大規模線形回帰における分散学習の性能について検討する。 私たちは統計的学習アプローチを採用しています。 トレーニングデータの性能に焦点を当てた作業とは対照的に、一般化誤差、すなわち目に見えないデータのパフォーマンスに焦点を当てる。 等方性および相関性ガウスデータとサブガウスデータの両方について一般化誤差の高確率境界を与える。 これらの結果は,ネットワーク上のモデルの分割に対する一般化性能の依存性を明らかにする。 特に,本研究の結果から,集中型および分散型両方の手法において,トレーニングデータの誤差が同一レベルである場合でも,分散型ソリューションの一般化誤差は集中型ソリューションよりも著しく高い値を示す。 その結果,実世界の画像データと合成データの両方での性能が示される。

関連論文リスト

• Heterogeneity Matters even More in Distributed Learning: Study from Generalization Perspective [14.480713752871523]
  (K)クライアントは、潜在的に異なるデータ分布に応じて、それぞれ(n)のトレーニングサンプルを独立して生成する。 集約されたモデルの一般化誤差に及ぼすクライアントのデータ分布の相違の影響について検討する。 クライアント間のデータの均一性の度合いが高くなるにつれて、バウンダリが小さくなることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T14:33:38Z)
• Learning Divergence Fields for Shift-Robust Graph Representations [73.11818515795761]
  本研究では,相互依存データに対する問題に対して,学習可能な分散場を持つ幾何学的拡散モデルを提案する。 因果推論によって新たな学習目標が導出され、ドメイン間で無神経な相互依存の一般化可能なパターンを学習するためのモデルが導出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T14:29:21Z)
• SMaRt: Improving GANs with Score Matching Regularity [94.81046452865583]
  生成的敵ネットワーク(GAN)は通常、基礎となる多様体が複雑である非常に多様なデータから学ぶのに苦労する。 スコアマッチングは、生成したデータポイントを実データ多様体へ持続的にプッシュする能力のおかげで、この問題に対する有望な解決策であることを示す。 スコアマッチング規則性(SMaRt)を用いたGANの最適化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T03:05:14Z)
• Graph Out-of-Distribution Generalization with Controllable Data Augmentation [51.17476258673232]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ特性の分類において異常な性能を示した。 トレーニングとテストデータの選択バイアスが原因で、分散偏差が広まっています。 仮想サンプルの分布偏差を測定するためのOODキャリブレーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T13:10:27Z)
• Using Focal Loss to Fight Shallow Heuristics: An Empirical Analysis of Modulated Cross-Entropy in Natural Language Inference [0.0]
  一部のデータセットでは、深層ニューラルネットワークが学習プロセスのショートカットを可能にする基盤を発見し、結果として一般化能力が低下する。 標準のクロスエントロピーを使う代わりに、焦点損失と呼ばれる変調されたクロスエントロピーが、基礎を使わずに一般化性能を向上させるためにモデルを制約できるかどうかを検討する。 自然言語推論実験により, 焦点損失は学習過程に一定の影響を与え, 分布外データの精度は向上するが, 分布内データの性能はわずかに低下することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T22:19:00Z)
• Studying Generalization Through Data Averaging [0.0]
  本研究では,異なるデータセットのサンプルに対する差の平均から得られる一般化ギャップと,列車および試験性能について検討する。 我々はSGDノイズの関数として一般化ギャップとモデルトレインとテスト性能の相違についていくつかの側面を予測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T00:03:40Z)
• Understanding the Generalization of Adam in Learning Neural Networks with Proper Regularization [118.50301177912381]
  我々は,重力減衰グローバリゼーションにおいても,目的の異なる解に確実に異なる誤差で収束できることを示す。 凸と重み減衰正則化を用いると、Adamを含む任意の最適化アルゴリズムは同じ解に収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T17:58:21Z)
• Double Descent and Other Interpolation Phenomena in GANs [2.7007335372861974]
  生成逆数ネットワーク(GAN)における潜在空間次元の関数としての一般化誤差について検討する。 そこで我々は,実出力サンプルと組み合わせて,一対の合成(雑音)入力を利用するGANのための新しい擬似教師付き学習手法を開発した。 解析は主に線形モデルに焦点をあてるが、非線形多層GANの一般化に重要な洞察を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T23:07:57Z)
• Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
  補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。 テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。 以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:12:31Z)
• On the Benefits of Invariance in Neural Networks [56.362579457990094]
  データ拡張によるトレーニングは、リスクとその勾配をよりよく見積もることを示し、データ拡張でトレーニングされたモデルに対して、PAC-Bayes一般化を提供する。 また,データ拡張と比べ,平均化は凸損失を伴う場合の一般化誤差を低減し,PAC-Bayes境界を狭めることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T02:08:58Z)
• Generalization Error for Linear Regression under Distributed Learning [0.0]
  未知のノードがノードネットワーク上に分散されている設定について検討する。 本稿では,ノード上の未知のノードの分割に対する一般化誤差の依存性の解析的特徴について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T08:49:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。