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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01480v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 12:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.740881
• 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, Daniel Schwietert,
• Abstract要約: 機械学習(ML)における多目的最適化(MOO)の適用に対する関心が高まっている。 その可能性にもかかわらず、MOOを効果的に適用することを目指すML実践者のエントリーレベルガイドとして機能する満足度の高い文献が欠如している。 我々は、MOOが適用された様々なML分野における既存の研究を批判的にレビューし、誤った解釈につながる可能性のある課題を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650821883155187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there has been an increasing interest in the application of multiobjective optimization (MOO) in machine learning (ML). This interest is driven by the numerous real-life situations where multiple objectives must be optimized simultaneously. A key aspect of MOO is the existence of a Pareto set, rather than a single optimal solution, which represents the optimal trade-offs between different objectives. Despite its potential, there is a noticeable lack of satisfactory literature serving as an entry-level guide for ML practitioners aiming to apply MOO effectively. In this paper, our goal is to provide such a resource and highlight pitfalls to avoid. We begin by establishing the groundwork for MOO, focusing on well-known approaches such as the weighted sum (WS) method, alongside more advanced techniques like the multiobjective gradient descent algorithm (MGDA). We critically review existing studies across various ML fields where MOO has been applied and identify challenges that can lead to incorrect interpretations. One of these fields is physics informed neural networks (PINNs), which we use as a guiding example to carefully construct experiments illustrating these pitfalls. By comparing WS and MGDA with one of the most common evolutionary algorithms, NSGA-II, we demonstrate that difficulties can arise regardless of the specific MOO method used. 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 criteria can result in misleading experiments.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習(ML)における多目的最適化(MOO)の適用に対する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しなければならない多くの現実的な状況によって引き起こされる。 MOO の重要な側面は、一つの最適解ではなく、異なる目的の間の最適なトレードオフを表すパレート集合の存在である。 その可能性にもかかわらず、MOOを効果的に適用することを目指すML実践者のエントリーレベルガイドとして機能する満足度の高い文献が欠如している。 本稿では,このようなリソースを提供し,避けるべき落とし穴を明らかにすることを目的とする。 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)などの高度な手法など、よく知られたアプローチに焦点を当て、MOOの基盤を確立することから始める。 我々は、MOOが適用された様々なML分野における既存の研究を批判的にレビューし、誤った解釈につながる可能性のある課題を特定する。 これらの分野の1つに物理情報ニューラルネットワーク(PINN)があり、これらの落とし穴を実証する実験を慎重に構築するための指針として使用しています。 WS と MGDA を最も一般的な進化的アルゴリズムである NSGA-II と比較することにより、使用するMOO 法によらず困難が生じることを示した。 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するとともに,収束基準などの要因を無視することは,誤解を招く可能性があることに留意する。

関連論文リスト

• Unlearning as multi-task optimization: A normalized gradient difference approach with an adaptive learning rate [105.86576388991713]
  正規化勾配差(NGDiff)アルゴリズムを導入し、目的間のトレードオフをよりよく制御できるようにする。 本研究では,TOFUおよびMUSEデータセットにおける最先端の未学習手法において,NGDiffの優れた性能を実証的に実証し,理論的解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T14:41:44Z)
• UCB-driven Utility Function Search for Multi-objective Reinforcement Learning [75.11267478778295]
  マルチオブジェクト強化学習(MORL)エージェントでは、意思決定行動の最適化を行う。 重みベクトル w でパラメータ化される線型効用関数の場合に焦点を当てる。 学習過程の異なる段階で最も有望な重みベクトルを効率的に探索する上信頼境界に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T09:34:42Z)
• Many-Objective Evolutionary Influence Maximization: Balancing Spread, Budget, Fairness, and Time [3.195234044113248]
  インフルエンス・最大化(IM)問題は、情報伝達を最大限に広めることのできるグラフ内のノードの集合を見つけ出そうとする。 この問題はNPハードであることが知られており、通常は第2の目的を最適化する影響(スプレッド)を最大化して研究される。 本研究では,シードセットサイズの影響と最小化に基づいて,予算の公平性,コミュニティ,時間といったIM固有の目的関数を最適化した最初のケーススタディを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T16:54:45Z)
• Structured Pruning of Neural Networks for Constraints Learning [5.689013857168641]
  MIPへの統合に先立って,これらの手法の1つであるプルーニングの有効性を示す。 我々は、複数の層を持つフィードフォワードニューラルネットワークを用いて実験を行い、敵の例を構築した。 以上の結果から,プルーニングは最終決定の質を損なうことなく,解時間を大幅に短縮することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T16:36:49Z)
• Three-Way Trade-Off in Multi-Objective Learning: Optimization, Generalization and Conflict-Avoidance [47.42067405054353]
  MOL(Multi-objective Learning)は、機械学習の新興問題においてしばしば発生する問題である。 MOLにおける重要な課題の1つは、反復最適化プロセスにおける異なる目的間の潜在的な衝突である。 近年,MGDAやその変種など,MOLの動的重み付けアルゴリズムが開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:31:56Z)
• Multi-Objective Hyperparameter Optimization in Machine Learning -- An Overview [10.081056751778712]
  本稿では,多目的ハイパーパラメータ最適化の基礎を導入し,応用MLにおけるその有用性を動機づける。 進化的アルゴリズムの領域とベイズ最適化の両方から、既存の最適化戦略を広範囲に調査する。 動作条件,予測時間,スパースネス,フェアネス,解釈可能性,ロバストネスなどの目的を考慮し,複数の特定のMLアプリケーションにおけるMOOの有用性を解説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T10:23:19Z)
• Multi-Task Learning on Networks [0.0]
  マルチタスク学習コンテキストで発生する多目的最適化問題は、特定の特徴を持ち、アドホックな方法を必要とする。 この論文では、入力空間の解は、関数評価に含まれる知識をカプセル化した確率分布として表現される。 確率分布のこの空間では、ワッサーシュタイン距離によって与えられる計量が与えられ、モデルが目的関数に直接依存しないような新しいアルゴリズムMOEA/WSTを設計することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T09:13:10Z)
• Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [89.31889875864599]
  マルチエージェントシステムにおける学習に有効なモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。 我々の理論的な貢献は、MFCのモデルベース強化学習における最初の一般的な後悔の限界である。 コア最適化問題の実用的なパラメトリゼーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T18:01:02Z)
• MAML is a Noisy Contrastive Learner [72.04430033118426]
  モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は、今日では最も人気があり広く採用されているメタラーニングアルゴリズムの1つである。 我々は、MAMLの動作メカニズムに対する新たな視点を提供し、以下に示すように、MAMLは、教師付きコントラスト目的関数を用いたメタラーナーに類似している。 このような干渉を軽減するため, 単純だが効果的な手法であるゼロ化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T12:52:26Z)
• Niching Diversity Estimation for Multi-modal Multi-objective Optimization [9.584279193016522]
  ニッチは進化的多目的最適化において重要かつ広く用いられている手法である。 MMOPでは、対象空間の解は決定空間に複数の逆像を持つことができ、これは等価解と呼ばれる。 MMOPの処理において、標準多様性推定器をより効率的にするために、一般的なニチング機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-31T05:23:31Z)
• On the Treatment of Optimization Problems with L1 Penalty Terms via Multiobjective Continuation [0.0]
  本稿では,線形・非線形最適化におけるスパース性の影響を詳細に把握するアルゴリズムを提案する。 本手法は非線形の場合に対する線形回帰問題に対するよく知られたホモトピー法の一般化と見なすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T13:00:50Z)
• Provable Multi-Objective Reinforcement Learning with Generative Models [98.19879408649848]
  目的の選好から最適な政策を学習する単一政策 MORL の問題について検討する。 既存の方法は、多目的決定プロセスの正確な知識のような強い仮定を必要とする。 モデルベースエンベロップ値 (EVI) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し, 包含された多目的$Q$学習アルゴリズムを一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T22:35:31Z)
• Dif-MAML: Decentralized Multi-Agent Meta-Learning [54.39661018886268]
  我々は,MAML や Dif-MAML と呼ばれる協調型マルチエージェントメタ学習アルゴリズムを提案する。 提案手法により, エージェントの集合が線形速度で合意に達し, 集約MAMLの定常点に収束できることを示す。 シミュレーションの結果は従来の非協調的な環境と比較して理論的な結果と優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T16:51:09Z)
• Empirical Study on the Benefits of Multiobjectivization for Solving Single-Objective Problems [0.0]
  局所オプティマはしばしばアルゴリズムの進行を防ぎ、深刻な脅威を引き起こす。 マルチオブジェクトの勾配に基づく高度な可視化技術を用いて,出現するマルチオブジェクトの景観の特性を図示し,考察した。 我々は,多目的COCOMOGSAがこれらの特性を利用して局所トラップを克服できることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T14:04:37Z)
• On the Global Optimality of Model-Agnostic Meta-Learning [133.16370011229776]
  モデル・ア・メタラーニング(MAML)は、メタラーニングを二段階最適化問題として定式化し、内部レベルが各サブタスクを、共有された事前に基づいて解決する。 学習と教師あり学習の両方においてMAMLが達成した定常点の最適性を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T17:33:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。