論文の概要: Submodular Minimax Optimization: Finding Effective Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16903v1
• Date: Fri, 26 May 2023 13:17:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 14:54:42.467183
• Title: Submodular Minimax Optimization: Finding Effective Sets
• Title（参考訳）: Submodular Minimax Optimization: Finding Effective Sets
• Authors: Loay Mualem, Ethan R. Elenberg, Moran Feldman, Amin Karbasi
• Abstract要約: 本稿では,全ての応答に対して有効となる集合を求める問題である,部分モジュラー最小最適化の特性について述べる。 また、ダウンストリーム機械学習アプリケーションに対して、minimaxサブモジュール最適化が堅牢なソリューションを提供する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.77367453380923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the rich existing literature about minimax optimization in continuous settings, only very partial results of this kind have been obtained for combinatorial settings. In this paper, we fill this gap by providing a characterization of submodular minimax optimization, the problem of finding a set (for either the min or the max player) that is effective against every possible response. We show when and under what conditions we can find such sets. We also demonstrate how minimax submodular optimization provides robust solutions for downstream machine learning applications such as (i) efficient prompt engineering for question answering, (ii) prompt engineering for dialog state tracking, (iii) identifying robust waiting locations for ride-sharing, (iv) ride-share difficulty kernelization, and (v) finding adversarial images. Our experiments demonstrate that our proposed algorithms consistently outperform other baselines.
• Abstract（参考訳）: 連続設定におけるミニマックス最適化に関する豊富な文献にもかかわらず、コンビネータ設定で得られるのはこの種の部分的な結果のみである。 本稿では,各応答に対して有効となる集合(minまたはmaxプレーヤ)を見つけることの問題点である,部分モジュラー極小最適化の特性を提供することで,このギャップを埋める。 どのような条件でそのような集合が見つかるかを示す。 また,minimaxサブモジュール最適化が下流の機械学習アプリケーションに対して堅牢なソリューションを提供する方法を示す。 (i)質問応答のための効率的なプロンプトエンジニアリング (ii)ダイアログ状態追跡のためのプロンプトエンジニアリング (iii)ライドシェアリングのロバストな待機場所を特定すること。 (iv)ライドシェアリングの難しさ、及び (v) 敵画像の発見。 我々の実験は,提案アルゴリズムが他のベースラインより一貫して優れていることを示した。

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