論文の概要: Optimization with access to auxiliary information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00395v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 11:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 20:05:02.716284
• Title: Optimization with access to auxiliary information
• Title（参考訳）: 補助情報へのアクセスによる最適化
• Authors: El Mahdi Chayti and Sai Praneeth Karimireddy
• Abstract要約: 本稿では,計算に費用がかかる,あるいは可用性に限界がある対象関数を$f(x)$で最小化する,という基本的な最適化問題について検討する。 これらすべての設定に適用可能な2つの新しいアルゴリズムを提案し、ターゲット情報と側情報のヘシアン類似性に関する仮定のみを用いて証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.112698488298912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the fundamental optimization question of minimizing a target function $f(x)$ whose gradients are expensive to compute or have limited availability, given access to some auxiliary side function $h(x)$ whose gradients are cheap or more available. This formulation captures many settings of practical relevance such as i) re-using batches in SGD, ii) transfer learning, iii) federated learning, iv) training with compressed models/dropout, etc. We propose two generic new algorithms which are applicable in all these settings and prove using only an assumption on the Hessian similarity between the target and side information that we can benefit from this framework.
• Abstract（参考訳）: 勾配が安価かそれ以上の補助側関数 $h(x)$ へのアクセスを考慮し、勾配計算に費用がかかる目標関数 $f(x)$ を最小化する基本的な最適化問題を検討する。 この定式化は、実用的関連性の多くの設定をキャプチャする。 i)SGDにおけるバッチの再利用 ii) 転帰学習 三 連合学習 四 圧縮モデル/ドロップアウト等による訓練 これらすべての設定に適用可能な2つの汎用的な新しいアルゴリズムを提案し、このフレームワークの恩恵を受けることのできる、ターゲットとサイド情報のヘッシアン類似性に関する仮定のみを用いて証明する。

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