論文の概要: Optimal-er Auctions through Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13110v1
• Date: Sat, 26 Feb 2022 10:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 17:48:02.898826
• Title: Optimal-er Auctions through Attention
• Title（参考訳）: 注意による最適エアーオークション
• Authors: Dmitry Ivanov, Iskander Safiulin, Ksenia Balabaeva, Igor Filippov
• Abstract要約: 本稿では、RegretNetの2つの独立した修正、すなわち、TransRegretと呼ばれるアテンションメカニズムに基づく新しいニューラルアーキテクチャと、解釈可能な代替損失関数を提案する。 あらゆる実験において、TransRegretは既存のアーキテクチャの収益を一貫して上回っていることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1423836318272773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RegretNet is a recent breakthrough in the automated design of revenue-maximizing auctions. It combines the expressivity of deep learning with the regret-based approach to relax and quantify the Incentive Compatibility constraint (that participants benefit from bidding truthfully). As a follow-up to its success, we propose two independent modifications of RegretNet, namely a new neural architecture based on the attention mechanism, denoted as TransRegret, and an alternative loss function that is interpretable and significantly less sensitive to hyperparameters. We investigate both proposed modifications in an extensive experimental study in settings with fixed and varied input sizes and additionally test out-of-setting generalization of our network. In all experiments, we find that TransRegret consistently outperforms existing architectures in revenue. Regarding our loss modification, we confirm its effectiveness at controlling the revenue-regret trade-off by varying a single interpretable hyperparameter.
• Abstract（参考訳）: RegretNetは、収益を最大化するオークションの自動設計における最近のブレークスルーである。 深い学習の表現力と後悔に基づくアプローチを組み合わせることで、インセンティブ・コンパティビリティの制約を緩和し、定量化する(参加者は真に入札することで利益を得る)。 その成功のフォローアップとして、restenetの2つの独立した変更、すなわちtransregretと呼ばれるアテンションメカニズムに基づく新しいニューラルアーキテクチャと、ハイパーパラメータに対して解釈可能で著しく感度が低い代替損失関数を提案する。 提案する2つの修正について,入力サイズと入力サイズが異なる設定における広範囲な実験で検討し,さらにネットワークのアウト・オブ・セッティング・ジェネリゼーションをテストした。 あらゆる実験において、TransRegretは収益において既存のアーキテクチャよりも一貫して優れています。 損失修正については、1つの解釈可能なハイパーパラメータを変化させることで、収益と収益のトレードオフを制御する効果を確認した。

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