論文の概要: A Framework for Bilevel Optimization on Riemannian Manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03883v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 05:41:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:55.130583
• Title: A Framework for Bilevel Optimization on Riemannian Manifolds
• Title（参考訳）: リーマン多様体上の双レベル最適化のためのフレームワーク
• Authors: Andi Han, Bamdev Mishra, Pratik Jawanpuria, Akiko Takeda,
• Abstract要約: 両レベル最適化問題を解くためのフレームワークを導入する。 本稿では,いくつかの過次推定手法を提案し,その推定誤差を解析する。 フレームワークを拡張し、二段階最適化を包含し、一般的なリトラクションを取り入れます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.15440177316457
• License:
• Abstract: Bilevel optimization has gained prominence in various applications. In this study, we introduce a framework for solving bilevel optimization problems, where the variables in both the lower and upper levels are constrained on Riemannian manifolds. We present several hypergradient estimation strategies on manifolds and analyze their estimation errors. Furthermore, we provide comprehensive convergence and complexity analyses for the proposed hypergradient descent algorithm on manifolds. We also extend our framework to encompass stochastic bilevel optimization and incorporate the use of general retraction. The efficacy of the proposed framework is demonstrated through several applications.
• Abstract（参考訳）: 双レベル最適化は様々なアプリケーションで注目されている。 本研究では, 2レベル最適化問題の解法として, リーマン多様体上の下層と上層の両方の変数を制約する枠組みを提案する。 多様体上での過度な推定戦略をいくつか提示し,その推定誤差を解析する。 さらに, 多様体上の過次降下アルゴリズムに対して, 包括収束解析と複雑性解析を行う。 また、確率的二段階最適化を包含するフレームワークを拡張し、一般的なリトラクションの利用を取り入れます。 提案手法の有効性はいくつかの応用を通して実証されている。

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