Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal algorithms for group distributionally robust optimization and beyond

論文の概要: Optimal algorithms for group distributionally robust optimization and beyond

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13669v1
Date: Wed, 28 Dec 2022 02:45:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 16:11:54.509377
Title: Optimal algorithms for group distributionally robust optimization and beyond
Title（参考訳）: 群分布的ロバスト最適化のための最適アルゴリズム
Authors: Tasuku Soma, Khashayar Gatmiry, Stefanie Jegelka
Abstract要約: そこで我々は,グループDRO,サブポピュレーションフェアネス,経験的条件値などのDRO問題のクラスに対するアルゴリズムを考案した。我々の新しいアルゴリズムは、複数のDRO設定のための既存のアルゴリズムよりも高速な収束率を実現する。経験的にも、私たちのアルゴリズムは既知の手法よりも優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 48.693477387133484
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Distributionally robust optimization (DRO) can improve the robustness and fairness of learning methods. In this paper, we devise stochastic algorithms for a class of DRO problems including group DRO, subpopulation fairness, and empirical conditional value at risk (CVaR) optimization. Our new algorithms achieve faster convergence rates than existing algorithms for multiple DRO settings. We also provide a new information-theoretic lower bound that implies our bounds are tight for group DRO. Empirically, too, our algorithms outperform known methods
Abstract（参考訳）: 分散ロバスト最適化(DRO)は,学習手法の堅牢性と公平性を向上させる。本稿では,グループDRO,サブポピュレーションフェアネス,およびCVaR(Experiical Conditional value at risk)最適化を含むDRO問題のクラスに対する確率的アルゴリズムを考案する。我々の新しいアルゴリズムは、複数のDRO設定のための既存のアルゴリズムよりも高速な収束率を実現する。また、新たな情報理論の下界も提供し、この境界はグループDROに対して厳密であることを示す。経験的にも我々のアルゴリズムは既知の手法を上回っています

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