論文の概要: Improved Dynamic Regret for Online Frank-Wolfe

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05620v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 13:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 05:28:15.937863
• Title: Improved Dynamic Regret for Online Frank-Wolfe
• Title（参考訳）: オンラインFrank-Wolfeにおける動的レグレットの改善
• Authors: Yuanyu Wan, Lijun Zhang, Mingli Song,
• Abstract要約: オンライン凸最適化のための効率的なプロジェクションフリーアルゴリズムであるFrank-Wolfe (OFW) の動的後悔について検討する。 本稿では,FWの高速収束率をオフライン最適化からオンライン最適化に拡張することにより,OFWの動的後悔境界の改善を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.690867216880356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To deal with non-stationary online problems with complex constraints, we investigate the dynamic regret of online Frank-Wolfe (OFW), which is an efficient projection-free algorithm for online convex optimization. It is well-known that in the setting of offline optimization, the smoothness of functions and the strong convexity of functions accompanying specific properties of constraint sets can be utilized to achieve fast convergence rates for the Frank-Wolfe (FW) algorithm. However, for OFW, previous studies only establish a dynamic regret bound of $O(\sqrt{T}(V_T+\sqrt{D_T}+1))$ by utilizing the convexity of problems, where $T$ is the number of rounds, $V_T$ is the function variation, and $D_T$ is the gradient variation. In this paper, we derive improved dynamic regret bounds for OFW by extending the fast convergence rates of FW from offline optimization to online optimization. The key technique for this extension is to set the step size of OFW with a line search rule. In this way, we first show that the dynamic regret bound of OFW can be improved to $O(\sqrt{T(V_T+1)})$ for smooth functions. Second, we achieve a better dynamic regret bound of $O(T^{1/3}(V_T+1)^{2/3})$ when functions are smooth and strongly convex, and the constraint set is strongly convex. Finally, for smooth and strongly convex functions with minimizers in the interior of the constraint set, we demonstrate that the dynamic regret of OFW reduces to $O(V_T+1)$, and can be further strengthened to $O(\min\{P_T^\ast,S_T^\ast,V_T\}+1)$ by performing a constant number of FW iterations per round, where $P_T^\ast$ and $S_T^\ast$ denote the path length and squared path length of minimizers, respectively.
• Abstract（参考訳）: 複雑な制約を伴う非定常オンライン問題に対処するため、オンライン凸最適化のための効率的なプロジェクションフリーアルゴリズムであるオンラインフランクウルフ(OFW)の動的後悔について検討する。 オフライン最適化の設定において、関数の滑らかさと制約セットの特定の性質に付随する関数の強い凸性を利用して、フランク・ウルフ(FW)アルゴリズムの高速収束率を達成することはよく知られている。 しかし、OW の場合、以前の研究は、問題の凸性を利用して、$O(\sqrt{T}(V_T+\sqrt{D_T}+1)$の動的後悔境界を定めているだけで、$T$ はラウンド数、$V_T$ は関数変分、$D_T$ は勾配変分である。 本稿では,FWの高速収束率をオフライン最適化からオンライン最適化に拡張することにより,OFWの動的後悔境界の改善を導出する。 この拡張の鍵となるテクニックは、行探索ルールでOwのステップサイズを設定することである。 このようにして、OW の動的後悔境界が滑らかな函数に対して$O(\sqrt{T(V_T+1)})$に改善できることを最初に示す。 第二に、函数が滑らかで強凸であり、制約集合が強凸であるとき、$O(T^{1/3}(V_T+1)^{2/3})$のより動的な後悔境界を達成する。 最後に、制約集合の内部に最小値を持つ滑らかで強い凸関数に対して、OWの動的後悔は$O(V_T+1)$に減少し、さらに$O(\min\{P_T^\ast,S_T^\ast,V_T\}+1)$に拡張できることを示す。

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