論文の概要: Sinkhorn Distributionally Robust Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11926v4
• Date: Sun, 4 Jun 2023 02:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 06:01:34.614455
• Title: Sinkhorn Distributionally Robust Optimization
• Title（参考訳）: シンクホーン分布ロバスト最適化
• Authors: Jie Wang, Rui Gao, Yao Xie
• Abstract要約: 一般名詞分布,輸送コスト,損失関数に対する凸プログラミング二重再構成を導出する。 Wasserstein DROと比較して,提案手法はより広範な損失関数のクラスに対して,計算的トラクタビリティの向上を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.194516549163245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study distributionally robust optimization (DRO) with Sinkhorn distance -- a variant of Wasserstein distance based on entropic regularization. We derive convex programming dual reformulation for general nominal distributions, transport costs, and loss functions. Compared with Wasserstein DRO, our proposed approach offers enhanced computational tractability for a broader class of loss functions, and the worst-case distribution exhibits greater plausibility in practical scenarios. To solve the dual reformulation, we develop a stochastic mirror descent algorithm with biased gradient oracles. Remarkably, this algorithm achieves near-optimal sample complexity for both smooth and nonsmooth loss functions, nearly matching the sample complexity of the Empirical Risk Minimization counterpart. Finally, we provide numerical examples using synthetic and real data to demonstrate its superior performance.
• Abstract（参考訳）: エントロピー正則化に基づくワッサーシュタイン距離の変種であるシンクホーン距離を持つ分布ロバスト最適化(DRO)について検討する。 一般名目分布, 輸送コスト, 損失関数に対する凸計画の双対再構成を導出する。 wasserstein droと比較すると,提案手法は幅広い損失関数に対する計算容量性を高め,最悪の場合分布は実用シナリオにおいて高い可能性を示す。 二重再構成を解くため,偏りの偏りを持つ確率的ミラー降下アルゴリズムを開発した。 驚くべきことに、このアルゴリズムはスムース損失関数と非スムース損失関数の両方の最適化されたサンプル複雑性を達成し、経験的リスク最小化関数のサンプル複雑性とほぼ一致する。 最後に,合成データと実データを用いて,その優れた性能を示す数値例を示す。

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