論文の概要: Distributed Online Learning for Joint Regret with Communication Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07521v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 12:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 12:10:09.858891
• Title: Distributed Online Learning for Joint Regret with Communication Constraints
• Title（参考訳）: コミュニケーション制約付き共同レジストの分散オンライン学習
• Authors: Dirk van der Hoeven, H\'edi Hadiji, Tim van Erven
• Abstract要約: コミュニケーションの制約との共同後悔のための分散オンライン学習環境を検討する。 すべてのエージェントのサブセットは、グラフ内の隣人に$b$-bitメッセージを送信することができる。 アルゴリズムのコンパレータ適応特性を利用して、最適なパーティションの集合から最適なパーティションを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.080853582489073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we consider a distributed online learning setting for joint regret with communication constraints. This is a multi-agent setting in which in each round $t$ an adversary activates an agent, which has to issue a prediction. A subset of all the agents may then communicate a $b$-bit message to their neighbors in a graph. All agents cooperate to control the joint regret, which is the sum of the losses of the agents minus the losses evaluated at the best fixed common comparator parameters $\pmb{u}$. We provide a comparator-adaptive algorithm for this setting, which means that the joint regret scales with the norm of the comparator $\|\pmb{u}\|$. To address communication constraints we provide deterministic and stochastic gradient compression schemes and show that with these compression schemes our algorithm has worst-case optimal regret for the case that all agents communicate in every round. Additionally, we exploit the comparator-adaptive property of our algorithm to learn the best partition from a set of candidate partitions, which allows different subsets of agents to learn a different comparator.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,コミュニケーション制約との共同後悔のための分散オンライン学習環境を検討する。 これは、各ラウンド$t$のマルチエージェント設定で、敵がエージェントを起動し、予測を発行しなければならない。 すべてのエージェントのサブセットは、グラフ内の隣人に$b$-bitメッセージを送信することができる。 すべてのエージェントは共同後悔を制御するために協力し、最良の固定された共通コンパレータパラメータである$\pmb{u}$で評価された損失を減らすエージェントの損失の合計である。 この設定に対するコンパレータ適応アルゴリズムは、共同後悔はコンパレータ $\|\pmb{u}\|$ のノルムと共にスケールすることを意味する。 コミュニケーションの制約に対処するため、我々は決定論的かつ確率的勾配圧縮スキームを提供し、これらの圧縮スキームにより、全てのエージェントがラウンドごとに通信する場合に、アルゴリズムが最悪の場合に最適に後悔することを示す。 さらに、アルゴリズムのコンパレータ適応性を利用して、候補パーティションの集合から最適なパーティションを学習し、エージェントの異なるサブセットが異なるコンパレータを学習できるようにする。

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