論文の概要: Optimal Rates for Random Order Online Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15207v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 09:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:34:24.015051
• Title: Optimal Rates for Random Order Online Optimization
• Title（参考訳）: ランダム順序オンライン最適化のための最適レート
• Authors: Uri Sherman, Tomer Koren, Yishay Mansour
• Abstract要約: 敵が損失関数を選択できるカテットガルバー2020onlineについて検討するが、一様にランダムな順序で提示される。 2020onlineアルゴリズムが最適境界を達成し,安定性を著しく向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.011653053877126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study online convex optimization in the random order model, recently proposed by \citet{garber2020online}, where the loss functions may be chosen by an adversary, but are then presented to the online algorithm in a uniformly random order. Focusing on the scenario where the cumulative loss function is (strongly) convex, yet individual loss functions are smooth but might be non-convex, we give algorithms that achieve the optimal bounds and significantly outperform the results of \citet{garber2020online}, completely removing the dimension dependence and improving their scaling with respect to the strong convexity parameter. Our analysis relies on novel connections between algorithmic stability and generalization for sampling without-replacement analogous to those studied in the with-replacement i.i.d.~setting, as well as on a refined average stability analysis of stochastic gradient descent.
• Abstract（参考訳）: ランダム順序モデルのオンライン凸最適化について研究し、最近 \citet{garber2020online} によって提案され、損失関数は敵によって選択されるが、一様ランダム順序でオンラインアルゴリズムに提示される。 累積損失関数が(強く)凸であるが、個々の損失関数は滑らかであるが、凸でないかもしれないというシナリオに注目して、最適境界を満たし、<citet{garber2020online} の結果を著しく上回るアルゴリズムを与え、次元依存を完全に取り除き、強い凸パラメータに対するスケーリングを改善する。 本分析は, アルゴリズムの安定性と, 再置換を伴わないサンプリングの一般化との新たな関係と, 確率勾配勾配の洗練された平均安定性解析に依存する。

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