論文の概要: An Introduction to Bi-level Optimization: Foundations and Applications in Signal Processing and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00788v3
• Date: Wed, 20 Dec 2023 20:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 18:47:21.967029
• Title: An Introduction to Bi-level Optimization: Foundations and Applications in Signal Processing and Machine Learning
• Title（参考訳）: バイレベル最適化入門:信号処理と機械学習の基礎と応用
• Authors: Yihua Zhang, Prashant Khanduri, Ioannis Tsaknakis, Yuguang Yao, Mingyi Hong, Sijia Liu
• Abstract要約: 双方向最適化(BLO)は、信号処理(SP)と機械学習(ML)の分野でのエキサイティングな発展の中心を成している。 BLOは2つの階層(上層と下層)を含む古典的な最適化問題である。 BLOの代表的な応用は、無線システムのリソース割り当てから敵機械学習まで様々である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.02026158913706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, bi-level optimization (BLO) has taken center stage in some very exciting developments in the area of signal processing (SP) and machine learning (ML). Roughly speaking, BLO is a classical optimization problem that involves two levels of hierarchy (i.e., upper and lower levels), wherein obtaining the solution to the upper-level problem requires solving the lower-level one. BLO has become popular largely because it is powerful in modeling problems in SP and ML, among others, that involve optimizing nested objective functions. Prominent applications of BLO range from resource allocation for wireless systems to adversarial machine learning. In this work, we focus on a class of tractable BLO problems that often appear in SP and ML applications. We provide an overview of some basic concepts of this class of BLO problems, such as their optimality conditions, standard algorithms (including their optimization principles and practical implementations), as well as how they can be leveraged to obtain state-of-the-art results for a number of key SP and ML applications. Further, we discuss some recent advances in BLO theory, its implications for applications, and point out some limitations of the state-of-the-art that require significant future research efforts. Overall, we hope that this article can serve to accelerate the adoption of BLO as a generic tool to model, analyze, and innovate on a wide array of emerging SP and ML applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,信号処理 (SP) と機械学習 (ML) の分野において,バイレベル最適化 (BLO) が注目されている。 大まかに言えば、BLOは古典的な最適化問題であり、2段階の階層構造(上層と下層)を伴い、上層問題の解を得るためには、下位層を解く必要がある。 BLOは主に、ネストされた目的関数の最適化を含むSPやMLのモデリング問題に強力なため人気がある。 BLOの代表的な応用は、無線システムのリソース割り当てから敵機械学習まで様々である。 本研究では,SP や ML アプリケーションによく現れるトラクタブルな BLO 問題に焦点をあてる。 本稿では,BLO問題の基本概念として,最適化条件,標準アルゴリズム(最適化原理や実践的実装を含む),およびいくつかの主要なSPおよびMLアプリケーションに対する最先端結果の取得方法について概説する。 さらに,BLO理論の最近の進歩,応用への含意,将来的な研究に必要な最先端技術の限界についても論じる。 全体として、この記事は、幅広い新興SPおよびMLアプリケーション上でモデリング、分析、革新を行う汎用ツールとして、BLOの採用を加速するのに役立つことを願っている。

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