論文の概要: Risk Minimization from Adaptively Collected Data: Guarantees for Supervised and Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01723v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 09:50:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 16:24:16.200972
• Title: Risk Minimization from Adaptively Collected Data: Guarantees for Supervised and Policy Learning
• Title（参考訳）: 適応収集データからのリスク最小化:監視と政策学習のための保証
• Authors: Aur\'elien Bibaut and Antoine Chambaz and Maria Dimakopoulou and Nathan Kallus and Mark van der Laan
• Abstract要約: 経験的リスク最小化(Empirical Risk Minimization, ERM)は、機械学習のワークホースであるが、適応的に収集されたデータを使用すると、そのモデルに依存しない保証が失敗する可能性がある。 本研究では,仮説クラス上での損失関数の平均値を最小限に抑えるため,適応的に収集したデータを用いた一般的な重み付きERMアルゴリズムについて検討する。 政策学習では、探索がゼロになるたびに既存の文献のオープンギャップを埋める率-最適後悔保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.88785630755165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empirical risk minimization (ERM) is the workhorse of machine learning, whether for classification and regression or for off-policy policy learning, but its model-agnostic guarantees can fail when we use adaptively collected data, such as the result of running a contextual bandit algorithm. We study a generic importance sampling weighted ERM algorithm for using adaptively collected data to minimize the average of a loss function over a hypothesis class and provide first-of-their-kind generalization guarantees and fast convergence rates. Our results are based on a new maximal inequality that carefully leverages the importance sampling structure to obtain rates with the right dependence on the exploration rate in the data. For regression, we provide fast rates that leverage the strong convexity of squared-error loss. For policy learning, we provide rate-optimal regret guarantees that close an open gap in the existing literature whenever exploration decays to zero, as is the case for bandit-collected data. An empirical investigation validates our theory.
• Abstract（参考訳）: 経験的リスク最小化(英語: Empirical Risk Minimization, ERM)は、分類と回帰、あるいは非政治政策学習のいずれにおいても機械学習のワークホースであるが、文脈的バンディットアルゴリズムの実行など、適応的に収集されたデータを使用すると、そのモデルに依存しない保証が失敗する可能性がある。 本研究では,仮説クラス上での損失関数の平均を最小化するために,適応的に収集したデータを用いた一般重要サンプリング重み付きEMMアルゴリズムについて検討した。 本研究の結果は, 重要サンプリング構造を慎重に利用し, データの探索速度に適切に依存したレートを得ることのできる, 新たな最大不等式に基づくものである。 回帰では、二乗誤差損失の強い凸性を利用する高速レートを提供する。 政策学習においては,バンドイット収集データの場合と同様に,探索がゼロになるたびに既存の文献の空隙を塞ぐようなレート・オプティマイズ保証を提供する。 実証的な調査が我々の理論を検証する。

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