論文の概要: Omnipredictors for Constrained Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07463v2
• Date: Thu, 16 Feb 2023 18:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:11:16.527466
• Title: Omnipredictors for Constrained Optimization
• Title（参考訳）: 制約付き最適化のためのOmnipredictors
• Authors: Lunjia Hu, Inbal Livni-Navon, Omer Reingold, Chutong Yang
• Abstract要約: 本稿では,制約付き最適化問題に対するオムニプレクタの獲得方法を示す。 また、使用する制約がいわゆる群フェアネスの概念である場合に、この概念がもたらす意味についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.969079530101132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The notion of omnipredictors (Gopalan, Kalai, Reingold, Sharan and Wieder ITCS 2021), suggested a new paradigm for loss minimization. Rather than learning a predictor based on a known loss function, omnipredictors can easily be post-processed to minimize any one of a rich family of loss functions compared with the loss of hypotheses in a class $\mathcal C$. It has been shown that such omnipredictors exist and are implied (for all convex and Lipschitz loss functions) by the notion of multicalibration from the algorithmic fairness literature. In this paper, we introduce omnipredictors for constrained optimization and study their complexity and implications. The notion that we introduce allows the learner to be unaware of the loss function that will be later assigned as well as the constraints that will be later imposed, as long as the subpopulations that are used to define these constraints are known. We show how to obtain omnipredictors for constrained optimization problems, relying on appropriate variants of multicalibration. We also investigate the implications of this notion when the constraints used are so-called group fairness notions.
• Abstract（参考訳）: オムニプレクタ(Gopalan, Kalai, Reingold, Sharan, Wieder ITCS 2021)の概念は、損失最小化のための新しいパラダイムを提唱した。 既知の損失関数に基づいて予測器を学習する代わりに、Omnipredictorは、クラス$\mathcal C$における仮説の損失と比較して、損失関数のリッチなファミリーのいずれかを最小化するために、後処理が簡単である。 そのような全方位予測子は、アルゴリズム的公正文学からの多重校正の概念により(すべての凸関数とリプシッツ損失関数に対して)存在することが示されている。 本稿では,制約付き最適化のためのomnipredictorを導入し,その複雑性と影響について検討する。 私たちが導入する概念により、学習者は、後に割り当てられる損失関数と、これらの制約を定義するために使用されるサブポピュレーションが分かっている限り、後から課される制約を知らないことができる。 本稿では,制約付き最適化問題に対するオムニプレクタの獲得方法を示す。 また、これを用いた制約が群フェアネス概念と呼ばれる場合、この概念の意味についても検討する。

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