Fugu-MT 論文翻訳(概要): A data-driven approach to beating SAA out-of-sample

論文の概要: A data-driven approach to beating SAA out-of-sample

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12342v1
Date: Wed, 26 May 2021 06:10:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-28 00:21:13.009594
Title: A data-driven approach to beating SAA out-of-sample
Title（参考訳）: SAAを圧倒するデータ駆動アプローチ
Authors: Jun-ya Gotoh, Michael Jong Kim, Andrew E.B. Lim
Abstract要約: 本稿では,分散最適化(DOO)モデルについて紹介する。最悪のケース (DRO) モデルだけでなく,最高のケース (DOO) モデルも考慮すれば,常に“サンプルのアウト・オブ・サンプ”が可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While solutions of Distributionally Robust Optimization (DRO) problems can sometimes have a higher out-of-sample expected reward than the Sample Average Approximation (SAA), there is no guarantee. In this paper, we introduce the class of Distributionally Optimistic Optimization (DOO) models, and show that it is always possible to "beat" SAA out-of-sample if we consider not just worst-case (DRO) models but also best-case (DOO) ones. We also show, however, that this comes at a cost: Optimistic solutions are more sensitive to model error than either worst-case or SAA optimizers, and hence are less robust.
Abstract（参考訳）: 分散ロバスト最適化 (DRO) 問題の解法は、サンプル平均近似 (SAA) よりも期待外報酬が高くなることがあるが、保証はない。本稿では,分布的楽観的最適化(doo)モデルのクラスを紹介し,最悪ケース(dro)モデルだけでなく,最良ケース(doo)モデルも考慮すれば,常にsaaを"ビート"することが可能であることを示す。楽観的なソリューションは、最悪のケースやsaaオプティマイザよりもモデルエラーに敏感であり、従って堅牢性が低い。

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