論文の概要: Common pitfalls to avoid while using multiobjective optimization in machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01480v1
• Date: Thu, 2 May 2024 17:12:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 15:45:41.903418
• Title: Common pitfalls to avoid while using multiobjective optimization in machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習における多目的最適化の回避のための共通の落とし穴
• Authors: Junaid Akhter, Paul David Fährmann, Konstantin Sonntag, Sebastian Peitz,
• Abstract要約: 機械学習(ML)における多目的最適化(MOO)の適用の探求への関心が高まっている。 その可能性にもかかわらず、MOOを使いたいML実践者のエントリーレベルガイドとして機能する十分な文献が不足している。 従来の研究、特に深層学習におけるMOO(物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を手がかりに)に関する研究を批判的にレビューし、MLにおけるMOOの原則をよりよく把握する必要性を強調した誤解を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there has been an increasing interest in exploring the application of multiobjective optimization (MOO) in machine learning (ML). The interest is driven by the numerous situations in real-life applications where multiple objectives need to be optimized simultaneously. A key aspect of MOO is the existence of a Pareto set, rather than a single optimal solution, which illustrates the inherent trade-offs between objectives. Despite its potential, there is a noticeable lack of satisfactory literature that could serve as an entry-level guide for ML practitioners who want to use MOO. Hence, our goal in this paper is to produce such a resource. We critically review previous studies, particularly those involving MOO in deep learning (using Physics-Informed Neural Networks (PINNs) as a guiding example), and identify misconceptions that highlight the need for a better grasp of MOO principles in ML. Using MOO of PINNs as a case study, we demonstrate the interplay between the data loss and the physics loss terms. We highlight the most common pitfalls one should avoid while using MOO techniques in ML. We begin by establishing the groundwork for MOO, focusing on well-known approaches such as the weighted sum (WS) method, alongside more complex techniques like the multiobjective gradient descent algorithm (MGDA). Additionally, we compare the results obtained from the WS and MGDA with one of the most common evolutionary algorithms, NSGA-II. We emphasize the importance of understanding the specific problem, the objective space, and the selected MOO method, while also noting that neglecting factors such as convergence can result in inaccurate outcomes and, consequently, a non-optimal solution. Our goal is to offer a clear and practical guide for ML practitioners to effectively apply MOO, particularly in the context of DL.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習(ML)における多目的最適化(MOO)の適用の探求への関心が高まっている。 この関心は、複数の目的を同時に最適化する必要がある現実のアプリケーションにおける多くの状況によって引き起こされる。 MOO の重要な側面は、単一の最適解ではなく、パレート集合の存在であり、目的間の固有のトレードオフを示している。 その可能性にもかかわらず、MOOを使いたいML実践者のエントリーレベルガイドとして機能する十分な文献が不足している。 したがって、本論文の目標は、そのような資源を生産することである。 従来の研究、特に深層学習におけるMOO(物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を手がかりに)に関する研究を批判的にレビューし、MLにおけるMOOの原則をよりよく把握する必要性を強調する誤解を特定する。 PINNのMOOをケーススタディとして、データ損失と物理損失項の相互作用を実証する。 MLでMOO技術を使用している場合、避けるべき最も一般的な落とし穴を強調します。 まず、重み付け和(WS)法や、多目的勾配勾配勾配アルゴリズム(MGDA)のようなより複雑な手法など、よく知られたアプローチに焦点をあててMOOの基盤を確立する。 さらに、WS および MGDA から得られた結果と最も一般的な進化的アルゴリズムである NSGA-II を比較した。 我々は,特定の問題,目的空間,選択されたMOO法を理解することの重要性を強調し,収束などの要因を無視すると不正確な結果が得られ,その結果,最適でない解が得られることを指摘した。 我々のゴールは、特にDLの文脈において、ML実践者がMOOを効果的に適用するための明確で実践的なガイドを提供することです。

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