論文の概要: Budget-Constrained Bounds for Mini-Batch Estimation of Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13630v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 22:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 16:09:02.243946
• Title: Budget-Constrained Bounds for Mini-Batch Estimation of Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送のミニバッチ推定のための予算制約境界
• Authors: David Alvarez-Melis, Nicol\`o Fusi, Lester Mackey, Tal Wagner
• Abstract要約: 我々は,ミニバッチOT問題の解を集約して構築した最適輸送問題に対して,上下境界の新たなファミリーを導入する。 上界ファミリーは、一方の極端における従来のミニバッチ平均化と、もう一方の極端におけるミニバッチの最適結合によって見出されるタイトな境界を含む。 様々な実験を通じて,計算予算と拘束力のトレードオフについて検討し,コンピュータビジョン応用におけるこれらの境界の有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.440243358517066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimal Transport (OT) is a fundamental tool for comparing probability distributions, but its exact computation remains prohibitive for large datasets. In this work, we introduce novel families of upper and lower bounds for the OT problem constructed by aggregating solutions of mini-batch OT problems. The upper bound family contains traditional mini-batch averaging at one extreme and a tight bound found by optimal coupling of mini-batches at the other. In between these extremes, we propose various methods to construct bounds based on a fixed computational budget. Through various experiments, we explore the trade-off between computational budget and bound tightness and show the usefulness of these bounds in computer vision applications.
• Abstract（参考訳）: 最適輸送(OT)は確率分布を比較するための基本的なツールであるが、その正確な計算は大きなデータセットでは禁じられている。 本研究では,ミニバッチOT問題の解を集約して構築したOT問題に対して,上下境界の新たなファミリーを導入する。 上界ファミリーは、一方の極端における従来のミニバッチ平均化と、もう一方の極端におけるミニバッチの最適結合によって見出されるタイトな境界を含む。 これらの極小間において,固定計算予算に基づく境界を構築するための様々な手法を提案する。 様々な実験を通じて,計算予算と拘束力とのトレードオフを検討し,コンピュータビジョン応用におけるこれらの境界の有用性を示す。

関連論文リスト

• Robust Barycenter Estimation using Semi-Unbalanced Neural Optimal Transport [84.51977664336056]
  我々は,テクストロバスト連続バリセンタを推定するための,新しいスケーラブルなアプローチを提案する。 提案手法は$min$-$max$最適化問題であり,テキスト一般コスト関数に適応可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T23:27:33Z)
• Minimax and Communication-Efficient Distributed Best Subset Selection with Oracle Property [0.358439716487063]
  大規模データの爆発はシングルマシンシステムの処理能力を上回っている。 分散推論への伝統的なアプローチは、高次元データセットにおいて真の疎性を達成するのにしばしば苦労する。 そこで本稿では,これらの問題に対処する2段階分散ベストサブセット選択アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T13:22:08Z)
• Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs [95.33926437521046]
  任意のOTコスト関数に対して連続的エントロピーOT(EOT)バリセンタを近似する新しいアルゴリズムを提案する。 本手法は、弱いOTに基づくEOT問題の二重再構成に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T11:24:36Z)
• Multi-Agent Bayesian Optimization with Coupled Black-Box and Affine Constraints [21.38692458445459]
  ブラックボックス制約と既知のアフィン制約を結合した分散マルチエージェントベイズ最適化の問題について検討する。 単一エージェントの場合と同様の後悔/違反境界を実現するアルゴリズムが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T08:07:36Z)
• Optimal Algorithms for Stochastic Complementary Composite Minimization [55.26935605535377]
  統計学と機械学習における正規化技術に触発され,補完的な複合化の最小化について検討した。 予測と高い確率で、新しい過剰なリスク境界を提供する。 我々のアルゴリズムはほぼ最適であり、このクラスの問題に対して、新しいより低い複雑性境界によって証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T12:40:24Z)
• Quantization for decentralized learning under subspace constraints [61.59416703323886]
  エージェントがサブスペース制約を最小化するために個々のコスト関数を持つ分散最適化問題を考察する。 本稿では,エージェントが確率化量子化器を用いて推定値を圧縮する適応分散型戦略を提案し,検討する。 この分析は、量子化ノイズのいくつかの一般的な条件下では、平均二乗誤差と平均ビットレートの両方で戦略が安定であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T09:38:38Z)
• Outlier-Robust Sparse Estimation via Non-Convex Optimization [73.18654719887205]
  空間的制約が存在する場合の高次元統計量と非破壊的最適化の関連について検討する。 これらの問題に対する新規で簡単な最適化法を開発した。 結論として、効率よくステーションに収束する一階法は、これらのタスクに対して効率的なアルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T17:38:24Z)
• Unbalanced minibatch Optimal Transport; applications to Domain Adaptation [8.889304968879163]
  最適輸送距離は、非パラメトリック確率分布を比較するための機械学習の能力に多くの応用を見出した。 我々は、同じミニバッチ戦略と不均衡な最適輸送が組み合わさって、より堅牢な振る舞いをもたらすと論じる。 実験により, 領域適応に関する課題において, 不均衡な最適移動の利用は, 最近のベースラインと競合するか, はるかに良好な結果をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T11:15:47Z)
• Minibatch optimal transport distances; analysis and applications [9.574645423576932]
  最適輸送距離は確率分布を比較するための古典的なツールとなり、機械学習に多くの応用を見出した。 一般的な回避策は、これらの距離をミニバッチで計算して、いくつかの小さな最適な輸送問題の結果の平均化です。 本稿では,本手法の広範な分析を行い,その効果を限定したケースで検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-05T21:29:31Z)
• Unified lower bounds for interactive high-dimensional estimation under information constraints [40.339506154827106]
  我々は、異なるパラメトリックな分布族に対して、様々な(八)ミニマックスの下限を導出できる統一的なフレームワークを提供する。 我々の下界フレームワークは汎用的であり、幅広い推定問題に適用可能な「プラグ・アンド・プレイ」境界が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T17:25:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。