論文の概要: Outside the Echo Chamber: Optimizing the Performative Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08570v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 04:36:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:48:33.626688
• Title: Outside the Echo Chamber: Optimizing the Performative Risk
• Title（参考訳）: エコーチャンバーの外:パフォーマンスリスクを最適化する
• Authors: John Miller, Juan C. Perdomo, Tijana Zrnic
• Abstract要約: 本研究では,損失関数の性質の自然集合と,その実行リスクが凸となるモデル誘起分布シフトを同定する。 導関数のない凸最適化の一般的な方法よりも優れたサンプル効率で性能リスクを最適化するために,構造的仮定を活用するアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.62040119228266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In performative prediction, predictions guide decision-making and hence can influence the distribution of future data. To date, work on performative prediction has focused on finding performatively stable models, which are the fixed points of repeated retraining. However, stable solutions can be far from optimal when evaluated in terms of the performative risk, the loss experienced by the decision maker when deploying a model. In this paper, we shift attention beyond performative stability and focus on optimizing the performative risk directly. We identify a natural set of properties of the loss function and model-induced distribution shift under which the performative risk is convex, a property which does not follow from convexity of the loss alone. Furthermore, we develop algorithms that leverage our structural assumptions to optimize the performative risk with better sample efficiency than generic methods for derivative-free convex optimization.
• Abstract（参考訳）: 実行予測では、予測は意思決定を導くので、将来のデータの分布に影響を与えることができる。 これまでは、反復的再訓練の固定点である、性能的に安定なモデルを見つけることに焦点を当ててきた。 しかし、安定したソリューションは、モデルのデプロイ時に意思決定者が経験する損失、実行リスクの観点から評価した場合の最適とは程遠い。 本稿では,パフォーマンスの安定性よりも注意を移し,パフォーマンスのリスクを直接最適化することに注力する。 本研究では,損失関数の性質の自然集合と,損失のみの凸性から従わない特性である実効的リスクが凸となるモデル誘起分布シフトを同定する。 さらに,我々の構造的仮定を利用して,導関数のない凸最適化法よりも優れたサンプル効率で性能的リスクを最適化するアルゴリズムを開発した。

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