論文の概要: Performative Prediction with Bandit Feedback: Learning through Reparameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01094v1
• Date: Mon, 1 May 2023 21:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 16:12:41.548883
• Title: Performative Prediction with Bandit Feedback: Learning through Reparameterization
• Title（参考訳）: バンディットフィードバックによる実効予測:再パラメータ化による学習
• Authors: Yatong Chen, Wei Tang, Chien-Ju Ho, Yang Liu
• Abstract要約: 適応予測は、データの分布自体がモデルの展開に応じて変化する社会予測を研究するためのフレームワークである。 本研究では,2段階のゼロ階次アルゴリズムを開発し,一方のレベルがマップを計算し,他方のレベルが関数誘発データ分布として実行予測を再定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.69626666246515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Performative prediction, as introduced by Perdomo et al. (2020), is a framework for studying social prediction in which the data distribution itself changes in response to the deployment of a model. Existing work on optimizing accuracy in this setting hinges on two assumptions that are easily violated in practice: that the performative risk is convex over the deployed model, and that the mapping from the model to the data distribution is known to the model designer in advance. In this paper, we initiate the study of tractable performative prediction problems that do not require these assumptions. To tackle this more challenging setting, we develop a two-level zeroth-order optimization algorithm, where one level aims to compute the distribution map, and the other level reparameterizes the performative prediction objective as a function of the induced data distribution. Under mild conditions, this reparameterization allows us to transform the non-convex objective into a convex one and achieve provable regret guarantees. In particular, we provide a regret bound that is sublinear in the total number of performative samples taken and only polynomial in the dimension of the model parameter.
• Abstract（参考訳）: perdomo et al. (2020) によって導入されたパフォーマンス予測は、モデルの展開に応じてデータ分布自体が変化する社会予測を研究するためのフレームワークである。 この設定における精度の最適化に関する既存の作業は、実行リスクがデプロイされたモデル上で凸である、モデルからデータ分布へのマッピングが事前にモデルデザイナに知られている、という2つの仮定に簡単に違反する。 本稿では,これらの仮定を必要としない従順な性能予測問題の研究を開始する。 この課題に対処するために,1レベルが分布マップの計算を目的とし,もう1レベルが誘導データ分布の関数として実行予測目標を再パラメータ化する2レベルゼロ次最適化アルゴリズムを開発した。 軽度条件下では、この再パラメータ化により、非凸目標を凸目標に変換し、証明可能な後悔保証を達成することができる。 特に,実演サンプル総数においてsublinearであり,モデルパラメータの次元における多項式のみである後悔境界を与える。

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