論文の概要: ICLN: Input Convex Loss Network for Decision Focused Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01875v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 09:31:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:14:53.591655
• Title: ICLN: Input Convex Loss Network for Decision Focused Learning
• Title（参考訳）: ICLN:Decision Focused Learningのための入力凸損失ネットワーク
• Authors: Haeun Jeon, Hyunglip Bae, Minsu Park, Chanyeong Kim, Woo Chang Kim
• Abstract要約: 不確実性の下での意思決定問題では、未知のパラメータを予測することは最適化部分とは独立であると考えられることが多い。 汎用DFLパラダイムで実装可能な新しいグローバルサロゲート損失であるICLN(Input Convex Loss Network)を提案する。 ICLNは入力凸ニューラルネットワークを通じてタスク損失を学習し、他の入力のグローバル構造を維持しながら、いくつかの入力に対して凸であることが保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In decision-making problem under uncertainty, predicting unknown parameters is often considered independent of the optimization part. Decision-focused Learning (DFL) is a task-oriented framework to integrate prediction and optimization by adapting predictive model to give better decision for the corresponding task. Here, an inevitable challenge arises when computing gradients of the optimal decision with respect to the parameters. Existing researches cope this issue by smoothly reforming surrogate optimization or construct surrogate loss function that mimic task loss. However, they are applied to restricted optimization domain or build functions in a local manner leading a large computational time. In this paper, we propose Input Convex Loss Network (ICLN), a novel global surrogate loss which can be implemented in a general DFL paradigm. ICLN learns task loss via Input Convex Neural Networks which is guaranteed to be convex for some inputs, while keeping the global structure for the other inputs. This enables ICLN to admit general DFL through only a single surrogate loss without any sense for choosing appropriate parametric forms. We confirm effectiveness and flexibility of ICLN by evaluating our proposed model with three stochastic decision-making problems.
• Abstract（参考訳）: 不確実性下の意思決定問題では、未知のパラメータの予測は最適化部分とは独立に考慮されることが多い。 決定中心学習(Decision- Focus Learning, DFL)は、予測モデルを適用することで予測と最適化を統合するタスク指向のフレームワークである。 ここでは、パラメータに関する最適決定の勾配を計算する際に必然的課題が発生する。 既存の研究は、タスク損失を模倣したサーロゲート最適化やサーロゲート損失関数の構築をスムーズに改善することでこの問題に対処している。 しかし、制限された最適化ドメインやビルド関数に対して、大きな計算時間を導く局所的な方法で適用される。 本稿では,一般的なdflパラダイムで実装可能な,新たなグローバルサーロゲート損失である入力凸損失ネットワーク(icln)を提案する。 ICLNは入力凸ニューラルネットワークを通じてタスク損失を学習し、他の入力のグローバル構造を維持しながら、いくつかの入力に対して凸であることが保証される。 これにより、ICLNは適切なパラメトリック形式を選択することなく、単一の代理損失のみを通して一般DFLを認めることができる。 ICLNの有効性と柔軟性を3つの確率的決定問題を用いて評価することで検証する。

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