論文の概要: Fast and Robust Online Inference with Stochastic Gradient Descent via Random Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03156v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 15:38:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:18:45.122065
• Title: Fast and Robust Online Inference with Stochastic Gradient Descent via Random Scaling
• Title（参考訳）: ランダムスケーリングによる確率的勾配Descentによる高速かつロバストなオンライン推論
• Authors: Sokbae Lee, Yuan Liao, Myung Hwan Seo, Youngki Shin
• Abstract要約: 本稿では,勾配降下アルゴリズムの平均化法により推定されるパラメータのベクトルに対するオンライン推論法を提案する。 我々のアプローチはオンラインデータで完全に運用されており、機能中心極限定理によって厳格に支えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9806910643086042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We develop a new method of online inference for a vector of parameters estimated by the Polyak-Ruppert averaging procedure of stochastic gradient descent (SGD) algorithms. We leverage insights from time series regression in econometrics and construct asymptotically pivotal statistics via random scaling. Our approach is fully operational with online data and is rigorously underpinned by a functional central limit theorem. Our proposed inference method has a couple of key advantages over the existing methods. First, the test statistic is computed in an online fashion with only SGD iterates and the critical values can be obtained without any resampling methods, thereby allowing for efficient implementation suitable for massive online data. Second, there is no need to estimate the asymptotic variance and our inference method is shown to be robust to changes in the tuning parameters for SGD algorithms in simulation experiments with synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率勾配勾配(SGD)アルゴリズムの平均化法により推定されるパラメータのベクトルに対するオンライン推論法を提案する。 エコノメトリにおける時系列回帰からの洞察を活用し、ランダムスケーリングによる漸近的ピボット統計を構築する。 我々のアプローチはオンラインデータで完全に運用されており、機能中心極限定理によって厳格に支えられている。 提案手法は既存手法に対していくつかの利点がある。 まず、SGDのみを反復したオンライン方式でテスト統計を計算し、再サンプリング法を使わずに臨界値を得ることができるため、大規模なオンラインデータに適した効率的な実装が可能となる。 第2に、漸近分散を推定する必要はなく、合成データを用いたシミュレーション実験において、sgdアルゴリズムのチューニングパラメータの変化に対してロバストな推論手法が示されている。

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