論文の概要: A Unifying Perspective on Multi-Calibration: Unleashing Game Dynamics
for Multi-Objective Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10863v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 18:24:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 14:09:44.520845
- Title: A Unifying Perspective on Multi-Calibration: Unleashing Game Dynamics
for Multi-Objective Learning
- Title（参考訳）: マルチキャリブレーションの統一的展望:多目的学習のための解き放つゲームダイナミクス
- Authors: Nika Haghtalab, Michael I. Jordan, and Eric Zhao
- Abstract要約: マルチキャリブレーションおよびモーメントマルチキャリブレーション予測器の設計と解析のための統一フレームワークを提供する。
ゲームダイナミクスとの接続を利用して,多様なマルチ校正学習問題に対する最先端の保証を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.49753422223492
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We provide a unifying framework for the design and analysis of
multi-calibrated and moment-multi-calibrated predictors. Placing the
multi-calibration problem in the general setting of \emph{multi-objective
learning} -- where learning guarantees must hold simultaneously over a set of
distributions and loss functions -- we exploit connections to game dynamics to
obtain state-of-the-art guarantees for a diverse set of multi-calibration
learning problems. In addition to shedding light on existing multi-calibration
guarantees, and greatly simplifying their analysis, our approach yields a
$1/\epsilon^2$ improvement in the number of oracle calls compared to the
state-of-the-art algorithm of Jung et al. 2021 for learning deterministic
moment-calibrated predictors and an exponential improvement in $k$ compared to
the state-of-the-art algorithm of Gopalan et al. 2022 for learning a $k$-class
multi-calibrated predictor. Beyond multi-calibration, we use these game
dynamics to address existing and emerging considerations in the study of group
fairness and multi-distribution learning.
- Abstract（参考訳）: 多重校正およびモーメント多重校正予測器の設計と解析のための統一フレームワークを提供する。
学習保証が一組の分布と損失関数に対して同時に保持されなければならない「emph{multi-objective learning}」の一般的な設定において、マルチキャリブレーション問題(マルチキャリブレーション学習)を導入することにより、多種多様な学習問題に対する最先端の保証を得る。
既存のマルチキャリブレーション保証に光を当て、分析を大幅に単純化するだけでなく、決定論的モーメントキャリブレーション予測を学習するjung et al. 2021の最先端アルゴリズムと、k$のマルチキャリブド予測を学習するgopalan et al. 2022の最先端アルゴリズムと比較して指数関数的にk$が向上したoracle呼び出し数を1/\epsilon^2$改善した。
マルチキャリブレーションを超えて,これらのゲームダイナミクスを用いて,グループフェアネスとマルチ分散学習の研究における既存および新興の考察に取り組む。
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