論文の概要: Multi-Objective Learning to Predict Pareto Fronts Using Hypervolume Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04523v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 20:41:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:00:19.162312
• Title: Multi-Objective Learning to Predict Pareto Fronts Using Hypervolume Maximization
• Title（参考訳）: ハイパーボリューム最大化を用いたパレートフロント予測のための多目的学習
• Authors: Timo M. Deist, Monika Grewal, Frank J.W.M. Dankers, Tanja Alderliesten, Peter A.N. Bosman
• Abstract要約: 現実の問題は、しばしば多目的であり、意思決定者は、対立する目的の間のトレードオフが好ましい優先順位を特定できない。 本研究では,学習者の集合に対応する平均損失ベクトルの高体積(HV)を最大化することにより,パレートフロントを推定する新しい学習手法を提案する。 提案手法では,学習者の集合を動的損失関数で多目的に訓練し,各学習者の損失をHV最大化勾配によって重み付けする。 3つの異なる多目的タスクに対する実験は、学習者の集合の出力が実際に十分に拡散していることを示している
• 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: Real-world problems are often multi-objective with decision-makers unable to specify a priori which trade-off between the conflicting objectives is preferable. Intuitively, building machine learning solutions in such cases would entail providing multiple predictions that span and uniformly cover the Pareto front of all optimal trade-off solutions. We propose a novel learning approach to estimate the Pareto front by maximizing the dominated hypervolume (HV) of the average loss vectors corresponding to a set of learners, leveraging established multi-objective optimization methods. In our approach, the set of learners are trained multi-objectively with a dynamic loss function, wherein each learner's losses are weighted by their HV maximizing gradients. Consequently, the learners get trained according to different trade-offs on the Pareto front, which otherwise is not guaranteed for fixed linear scalarizations or when optimizing for specific trade-offs per learner without knowing the shape of the Pareto front. Experiments on three different multi-objective tasks show that the outputs of the set of learners are indeed well-spread on the Pareto front. Further, the outputs corresponding to validation samples are also found to closely follow the trade-offs that were learned from training samples for our set of benchmark problems.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の問題はしばしば多対象であり、意思決定者は相反する目的間のトレードオフが望ましい優先事項を指定できない。 直感的には、このようなケースで機械学習ソリューションを構築するには、最適なトレードオフソリューションをすべてParetoの前面に散らばって均一にカバーする複数の予測を提供する必要がある。 学習者の集合に対応する平均損失ベクトルの支配的ハイパーボリューム (HV) を最大化し, 確立された多対象最適化手法を用いてパレートフロントを推定する新しい学習手法を提案する。 提案手法では,学習者の集合を動的損失関数で多目的に訓練し,各学習者の損失をHV最大化勾配によって重み付けする。 従って、学習者は、パレートフロントの形状を知らずに、固定線形スカラー化や学習者当たりの特定のトレードオフを最適化する場合には保証されない、パレートフロントの異なるトレードオフに従って訓練される。 3つの異なる多目的タスクに対する実験は、学習者の集合の出力がパレートフロントで確かにうまく伸びていることを示している。 さらに、検証サンプルに対応する出力は、ベンチマーク問題の集合のトレーニングサンプルから得られたトレードオフに密接に従っていることも分かりました。

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