論文の概要: A Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08945v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 11:30:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 03:44:20.924514
• Title: A Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization
• Title（参考訳）: 分散二レベル最適化のための単一ループアルゴリズム
• Authors: Youran Dong, Shiqian Ma, Junfeng Yang, Chao Yin
• Abstract要約: そこで本研究では,分散化された二段階最適化を低レベルに凸した単一ループアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは完全に単ループであり、過次勾配を近似する際に重い行列ベクトル乗法を必要としない。 解析の結果,提案アルゴリズムはサブ線形収束率が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.75011523756594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bilevel optimization has received more and more attention recently due to its wide applications in machine learning. In this paper, we consider bilevel optimization in decentralized networks. In particular, we propose a novel single-loop algorithm for solving decentralized bilevel optimization with strongly convex lower level problem. Our algorithm is fully single-loop and does not require heavy matrix-vector multiplications when approximating the hypergradient. Moreover, unlike existing methods for decentralized bilevel optimization and federated bilevel optimization, our algorithm does not require any gradient heterogeneity assumption. Our analysis shows that the proposed algorithm achieves a sublinear convergence rate. Experimental results on hyperparameter optimization problem with both synthetic and MNIST data sets demonstrate the efficiency of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: バイレベル最適化は、機械学習の幅広い応用により、近年ますます注目を集めている。 本稿では,分散ネットワークにおけるバイレベル最適化について検討する。 特に, 強凸低レベル問題を用いて分散二値最適化を解くための新しい単一ループアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは完全に単一ループであり,超次数近似時の重行列ベクトル乗算は不要である。 さらに,分散二レベル最適化とフェデレート二レベル最適化の既存手法とは異なり,アルゴリズムは勾配不均一性仮定を必要としない。 解析の結果,提案アルゴリズムはサブ線形収束率が得られることがわかった。 合成およびMNISTデータセットを用いたハイパーパラメータ最適化に関する実験結果から,提案アルゴリズムの有効性が示された。

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