論文の概要: Distributed Online Non-convex Optimization with Composite Regret

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10105v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 04:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 16:01:13.676507
• Title: Distributed Online Non-convex Optimization with Composite Regret
• Title（参考訳）: 複合後悔を伴う分散オンライン非凸最適化
• Authors: Zhanhong Jiang, Aditya Balu, Xian Yeow Lee, Young M. Lee, Chinmay Hegde, Soumik Sarkar
• Abstract要約: 本稿では,分散オンライン一般損失に対する新たなネットワーク後悔を伴う,新たな複合後悔を提案する。 我々の知る限り、オンラインの非線形学習における最初の後悔である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.53784277195043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Regret has been widely adopted as the metric of choice for evaluating the performance of online optimization algorithms for distributed, multi-agent systems. However, data/model variations associated with agents can significantly impact decisions and requires consensus among agents. Moreover, most existing works have focused on developing approaches for (either strongly or non-strongly) convex losses, and very few results have been obtained regarding regret bounds in distributed online optimization for general non-convex losses. To address these two issues, we propose a novel composite regret with a new network regret-based metric to evaluate distributed online optimization algorithms. We concretely define static and dynamic forms of the composite regret. By leveraging the dynamic form of our composite regret, we develop a consensus-based online normalized gradient (CONGD) approach for pseudo-convex losses, and it provably shows a sublinear behavior relating to a regularity term for the path variation of the optimizer. For general non-convex losses, we first shed light on the regret for the setting of distributed online non-convex learning based on recent advances such that no deterministic algorithm can achieve the sublinear regret. We then develop the distributed online non-convex optimization with composite regret (DINOCO) without access to the gradients, depending on an offline optimization oracle. DINOCO is shown to achieve sublinear regret; to our knowledge, this is the first regret bound for general distributed online non-convex learning.
• Abstract（参考訳）: 後悔は分散マルチエージェントシステムにおけるオンライン最適化アルゴリズムの性能を評価するための選択指標として広く採用されている。 しかし、エージェントに関連するデータ/モデルの変化は決定に大きな影響を与え、エージェント間のコンセンサスを必要とする。 さらに、既存の作品の多くは、(強くまたは非強固な)凸損失に対するアプローチの開発に焦点を当てており、一般的な非凸損失に対する分散オンライン最適化における後悔の限界に関する結果はほとんど得られていない。 そこで本研究では, 分散オンライン最適化アルゴリズムを評価するために, 新たなネットワークret-based metricsを用いた複合後悔モデルを提案する。 合成後悔の静的および動的形態を具体的に定義する。 複合後悔の動的な形態を活かし,疑似凸損失に対するコンセンサスに基づくオンライン正規化勾配(congd)手法を開発し,オプティマイザの経路変動に対する正規性項に関連するサブリニア挙動を示す。 一般の非凸損失に対しては,近年の進歩を踏まえて,分散オンライン非凸学習の設定に対する後悔を軽視し,決定論的アルゴリズムがサブ線形後悔を達成できないようにした。 次に,オフラインの最適化オラクルに依存することなく,複合的後悔 (DINOCO) を伴う分散オンライン非凸最適化を開発する。 私たちの知る限りでは、これは一般的な分散オンライン非凸学習における最初の後悔である。

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