論文の概要: Exact Pareto Optimal Search for Multi-Task Learning and Multi-Criteria Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00597v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 13:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:22:57.975363
• Title: Exact Pareto Optimal Search for Multi-Task Learning and Multi-Criteria Decision-Making
• Title（参考訳）: マルチタスク学習と複数行列決定のためのパレート最適探索
• Authors: Debabrata Mahapatra, Vaibhav Rajan
• Abstract要約: EPO 探索は線形収束速度で EPO 解に収束することを示す。 我々は, PFを後部MCDMで近似するPESA-EPOと, 対話型MCDMで誘導するGP-EPOという新しいアルゴリズムを開発した。 EPO検索は変数数と線形にスケールし、ディープEコマースネットワークに使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.914300987810128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given multiple non-convex objective functions and objective-specific weights, Chebyshev scalarization (CS) is a well-known approach to obtain an Exact Pareto Optimal (EPO), i.e., a solution on the Pareto front (PF) that intersects the ray defined by the inverse of the weights. First-order optimizers that use the CS formulation to find EPO solutions encounter practical problems of oscillations and stagnation that affect convergence. Moreover, when initialized with a PO solution, they do not guarantee a controlled trajectory that lies completely on the PF. These shortcomings lead to modeling limitations and computational inefficiency in multi-task learning (MTL) and multi-criteria decision-making (MCDM) methods that utilize CS for their underlying non-convex multi-objective optimization (MOO). To address these shortcomings, we design a new MOO method, EPO Search. We prove that EPO Search converges to an EPO solution and empirically illustrate its computational efficiency and robustness to initialization. When initialized on the PF, EPO Search can trace the PF and converge to the required EPO solution at a linear rate of convergence. Using EPO Search we develop new algorithms: PESA-EPO for approximating the PF in a posteriori MCDM, and GP-EPO for preference elicitation in interactive MCDM; experiments on benchmark datasets confirm their advantages over competing alternatives. EPO Search scales linearly with the number of decision variables which enables its use for training deep networks. Empirical results on real data from personalized medicine, e-commerce and hydrometeorology demonstrate the efficacy of EPO Search for deep MTL.
• Abstract（参考訳）: 複数の非凸目的関数と目標固有重みが与えられた場合、チェビシェフ・スカラー化(CS)はエグゼクト・パレート・オプティマル(EPO)を得るためのよく知られたアプローチであり、すなわち、重みの逆によって定義される線と交差するパレート・フロント(PF)上の解である。 CS定式化を用いてEPO解を求める一階最適化器は、収束に影響を与える発振と停滞の実践的な問題に遭遇する。 さらに、PO 解で初期化されると、PF に完全に属する制御された軌道は保証されない。 これらの欠点は、マルチタスク学習(mtl)とマルチクリテリア意思決定(mcdm)法におけるモデリングの限界と計算効率の非効率につながる。 これらの欠点に対処するため,我々は新しいMOO手法 EPO Search を設計した。 EPO 探索は EPO の解に収束し,その計算効率と初期化に対する堅牢性を実証的に示す。 pf 上で初期化されると、epo 探索は pf を追跡し、線形収束率で必要な epo 解に収束することができる。 epo探索を用いた新しいアルゴリズムを開発した。pesa-epoは後方mcdmのpfを近似し、gp-epoはインタラクティブmcdmの選好誘発を行う。 EPO検索は、ディープネットワークのトレーニングに使用可能な決定変数の数と線形にスケールする。 パーソナライズドメディカル、電子商取引、水理学による実データによる実証結果は、深部MTLに対するEPO検索の有効性を示す。

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