論文の概要: Distributed Sparse Regression via Penalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06530v2
- Date: Wed, 21 Jun 2023 20:09:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 18:32:39.566058
- Title: Distributed Sparse Regression via Penalization
- Title（参考訳）: ペナリゼーションによる分散スパース回帰
- Authors: Yao Ji, Gesualdo Scutari, Ying Sun, and Harsha Honnappa
- Abstract要約: エージェントのネットワーク上の線形回帰を、(集中ノードを持たない)無向グラフとしてモデル化する。
推定問題は、局所的なLASSO損失関数の和とコンセンサス制約の2次ペナルティの最小化として定式化される。
本稿では, ペナル化問題に適用した近似勾配アルゴリズムが, 集中的な統計的誤差の順序の許容値まで線形に収束することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.990069843501885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study sparse linear regression over a network of agents, modeled as an
undirected graph (with no centralized node). The estimation problem is
formulated as the minimization of the sum of the local LASSO loss functions
plus a quadratic penalty of the consensus constraint -- the latter being
instrumental to obtain distributed solution methods. While penalty-based
consensus methods have been extensively studied in the optimization literature,
their statistical and computational guarantees in the high dimensional setting
remain unclear. This work provides an answer to this open problem. Our
contribution is two-fold. First, we establish statistical consistency of the
estimator: under a suitable choice of the penalty parameter, the optimal
solution of the penalized problem achieves near optimal minimax rate
$\mathcal{O}(s \log d/N)$ in $\ell_2$-loss, where $s$ is the sparsity value,
$d$ is the ambient dimension, and $N$ is the total sample size in the network
-- this matches centralized sample rates. Second, we show that the
proximal-gradient algorithm applied to the penalized problem, which naturally
leads to distributed implementations, converges linearly up to a tolerance of
the order of the centralized statistical error -- the rate scales as
$\mathcal{O}(d)$, revealing an unavoidable speed-accuracy dilemma.Numerical
results demonstrate the tightness of the derived sample rate and convergence
rate scalings.
- Abstract（参考訳）: エージェントのネットワーク上での疎線形回帰を非指向グラフ(集中ノードを持たない)としてモデル化する。
推定問題は、局所的なLASSO損失関数の和の最小化とコンセンサス制約の2次ペナルティとして定式化され、後者は分散解法を得るのに役立つ。
ペナルティに基づくコンセンサス法は最適化文献で広く研究されているが、高次元設定における統計的および計算的保証は未だ不明である。
この作品は、このオープンな問題に対する答えを提供する。
私たちの貢献は2倍です。
まず、ペナルティパラメータの適切な選択の下で、ペナルティ化された問題の最適解は、最適なミニマックスレート $\mathcal{O}(s \log d/N)$ in $\ell_2$-loss, ここで、$s$は空間値、$d$は周辺次元、$N$はネットワーク内の全サンプルサイズである。
第2に, 分散実装を自然に導くペナル化問題に適用した近似勾配アルゴリズムは, 集中統計誤差の順序の耐性に線形に収束し, 速度は$\mathcal{O}(d)$とスケールし, 避けられない速度精度ジレンマを示す。
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