論文の概要: Mode Connectivity in Auction Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11005v1
• Date: Thu, 18 May 2023 14:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 14:47:54.999080
• Title: Mode Connectivity in Auction Design
• Title（参考訳）: オークションデザインにおけるモード接続性
• Authors: Christoph Hertrich, Yixin Tao, L\'aszl\'o A. V\'egh
• Abstract要約: オークションデザインはアルゴリズムゲーム理論における基本的な問題である。 微分経済学における最近の研究は、ニューラルネットワークが既知の最適なオークション機構を効率的に学習できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.123324869194195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimal auction design is a fundamental problem in algorithmic game theory. This problem is notoriously difficult already in very simple settings. Recent work in differentiable economics showed that neural networks can efficiently learn known optimal auction mechanisms and discover interesting new ones. In an attempt to theoretically justify their empirical success, we focus on one of the first such networks, RochetNet, and a generalized version for affine maximizer auctions. We prove that they satisfy mode connectivity, i.e., locally optimal solutions are connected by a simple, piecewise linear path such that every solution on the path is almost as good as one of the two local optima. Mode connectivity has been recently investigated as an intriguing empirical and theoretically justifiable property of neural networks used for prediction problems. Our results give the first such analysis in the context of differentiable economics, where neural networks are used directly for solving non-convex optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 最適オークション設計はアルゴリズムゲーム理論の基本的な問題である。 この問題は、非常に単純な設定ですでに難しいことで知られている。 微分経済学における最近の研究は、ニューラルネットワークが既知の最適なオークションメカニズムを効率的に学習し、興味深い新しいものを発見することができることを示した。 理論的に彼らの経験的成功を正当化するために、最初のネットワークであるRochetNetとアフィン最大値オークションの一般化バージョンに焦点を当てる。 すなわち、局所最適解は、その経路上のすべての解が2つの局所最適解のうちの1つとほぼ等しくなるような、単純かつ断片的な線形経路で連結される。 近年、予測問題に用いられるニューラルネットワークの興味深い経験的・理論的正当性として、モード接続が研究されている。 本研究は,非凸最適化問題を解くためにニューラルネットワークを直接使用する,微分可能経済学の文脈において,このような解析を初めて行った。

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