論文の概要: Communication-Efficient Federated Non-Linear Bandit Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01695v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 03:50:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 15:08:35.713929
- Title: Communication-Efficient Federated Non-Linear Bandit Optimization
- Title（参考訳）: 通信効率の良い連系非線形バンディット最適化
- Authors: Chuanhao Li, Chong Liu and Yu-Xiang Wang
- Abstract要約: 汎用非線形目的関数を用いた連邦帯域最適化のための新しいアルゴリズムであるFed-GO-UCBを提案する。
いくつかの軽度の条件下では、Fed-GO-UCBが累積的後悔と通信コストの両方でサブ線形レートを達成できることを厳格に証明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.23638987873429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated optimization studies the problem of collaborative function
optimization among multiple clients (e.g. mobile devices or organizations)
under the coordination of a central server. Since the data is collected
separately by each client and always remains decentralized, federated
optimization preserves data privacy and allows for large-scale computing, which
makes it a promising decentralized machine learning paradigm. Though it is
often deployed for tasks that are online in nature, e.g., next-word prediction
on keyboard apps, most works formulate it as an offline problem. The few
exceptions that consider federated bandit optimization are limited to very
simplistic function classes, e.g., linear, generalized linear, or
non-parametric function class with bounded RKHS norm, which severely hinders
its practical usage. In this paper, we propose a new algorithm, named
Fed-GO-UCB, for federated bandit optimization with generic non-linear objective
function. Under some mild conditions, we rigorously prove that Fed-GO-UCB is
able to achieve sub-linear rate for both cumulative regret and communication
cost. At the heart of our theoretical analysis are distributed regression
oracle and individual confidence set construction, which can be of independent
interests. Empirical evaluations also demonstrate the effectiveness of the
proposed algorithm.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション最適化は、中央サーバの協調の下で複数のクライアント(モバイルデバイスや組織など)間の協調機能最適化の問題を研究する。
データは各クライアントによって分離され、常に分散化されているため、フェデレーション最適化はデータのプライバシを保持し、大規模コンピューティングを可能にする。
オンラインのタスク(例えば、キーボードアプリにおける次の単語予測など)にしばしばデプロイされるが、ほとんどの作業はオフライン問題として定式化されている。
フェデレーション・バンディットの最適化を考える数少ない例外は、線形、一般化線型、あるいは有界なrkhsノルムを持つ非パラメトリック関数クラスのような非常に単純化された関数クラスに限られる。
本稿では,汎用非線形目的関数を用いたバンドイット最適化のためのfeed-go-ucbという新しいアルゴリズムを提案する。
いくつかの軽度の条件下では、Fed-GO-UCBが累積的後悔と通信コストの両方でサブ線形レートを達成できることを厳格に証明する。
我々の理論分析の中心には、分散回帰オラクルと個別信頼セット構築があり、これは独立した関心を持つことができる。
また,提案アルゴリズムの有効性を実証的に評価した。
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