論文の概要: On-Demand Sampling: Learning Optimally from Multiple Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12529v3
• Date: Tue, 2 Apr 2024 22:48:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 23:57:15.396344
• Title: On-Demand Sampling: Learning Optimally from Multiple Distributions
• Title（参考訳）: オンデマンドサンプリング:複数分布から最適学習
• Authors: Nika Haghtalab, Michael I. Jordan, Eric Zhao,
• Abstract要約: 社会と現実世界の考察は、マルチディストリビューション学習パラダイムの台頭につながっている。 これらの学習パラダイムの最適なサンプル複雑性を確立し、このサンプル複雑性を満たすアルゴリズムを提供する。 アルゴリズムの設計と解析は,ゼロサムゲーム解決のためのオンライン学習手法の拡張によって実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.20009081099896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social and real-world considerations such as robustness, fairness, social welfare and multi-agent tradeoffs have given rise to multi-distribution learning paradigms, such as collaborative learning, group distributionally robust optimization, and fair federated learning. In each of these settings, a learner seeks to uniformly minimize its expected loss over $n$ predefined data distributions, while using as few samples as possible. In this paper, we establish the optimal sample complexity of these learning paradigms and give algorithms that meet this sample complexity. Importantly, our sample complexity bounds for multi-distribution learning exceed that of learning a single distribution by only an additive factor of $n \log(n) / \epsilon^2$. This improves upon the best known sample complexity bounds for fair federated learning by Mohri et al. and collaborative learning by Nguyen and Zakynthinou by multiplicative factors of $n$ and $\log(n)/\epsilon^3$, respectively. We also provide the first sample complexity bounds for the group DRO objective of Sagawa et al. To guarantee these optimal sample complexity bounds, our algorithms learn to sample from data distributions on demand. Our algorithm design and analysis are enabled by our extensions of online learning techniques for solving stochastic zero-sum games. In particular, we contribute stochastic variants of no-regret dynamics that can trade off between players' differing sampling costs.
• Abstract（参考訳）: 堅牢性、公正性、社会福祉、マルチエージェントのトレードオフといった社会的および現実世界の考察は、協調学習、グループ分散的ロバストな最適化、公正なフェデレーション付き学習などの多分散学習パラダイムを生み出している。 これらの設定それぞれにおいて、学習者は、可能な限り少数のサンプルを使用しながら、予測される損失を$n$以上のデータ分散で均一に最小化する。 本稿では、これらの学習パラダイムの最適なサンプル複雑性を確立し、このサンプル複雑性を満たすアルゴリズムを提供する。 重要なことは、我々のサンプルの複雑さは、n \log(n) / \epsilon^2$の加法的因子だけで1つの分布を学習する限界を超えている。 これは、Mohriらによるフェアフェデレーション学習と、Nguyen と Zakynthinou による協調学習において、それぞれ$n$ と $\log(n)/\epsilon^3$ の乗算因子によって、最もよく知られたサンプル複雑性境界を改善している。 また、佐川らによるグループDRO目標に対する最初のサンプル複雑性境界も提供し、これらの最適なサンプル複雑性境界を保証するため、我々のアルゴリズムは要求に応じてデータ分布からサンプルを学習する。 我々のアルゴリズムの設計と解析は、確率ゼロサムゲームを解決するためのオンライン学習手法の拡張によって実現されている。 特に,プレイヤーの異なるサンプリングコストのトレードオフが可能な非回帰力学の確率的変種に寄与する。

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