論文の概要: Borrowing Strength in Distributionally Robust Optimization via Hierarchical Dirichlet Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13160v1
• Date: Tue, 21 May 2024 19:03:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 02:13:10.847367
• Title: Borrowing Strength in Distributionally Robust Optimization via Hierarchical Dirichlet Processes
• Title（参考訳）: 階層型ディリクレプロセスによる分布ロバスト最適化におけるボローリング強度
• Authors: Nicola Bariletto, Khai Nguyen, Nhat Ho,
• Abstract要約: 提案手法は正規化推定,分布的ロバストな最適化,階層ベイズモデリングを統一する。 階層的ディリクレプロセス(HDP)を用いることで、マルチソースデータを効果的に処理する。 数値実験により,予測精度とパラメータ推定精度の両方の改善と安定化におけるフレームワークの有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.53901341372684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel optimization framework to address key challenges presented by modern machine learning applications: High dimensionality, distributional uncertainty, and data heterogeneity. Our approach unifies regularized estimation, distributionally robust optimization (DRO), and hierarchical Bayesian modeling in a single data-driven criterion. By employing a hierarchical Dirichlet process (HDP) prior, the method effectively handles multi-source data, achieving regularization, distributional robustness, and borrowing strength across diverse yet related data-generating processes. We demonstrate the method's advantages by establishing theoretical performance guarantees and tractable Monte Carlo approximations based on Dirichlet process (DP) theory. Numerical experiments validate the framework's efficacy in improving and stabilizing both prediction and parameter estimation accuracy, showcasing its potential for application in complex data environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現代の機械学習アプリケーションにおいて,高次元性,分布不確実性,データ不均一性といった重要な課題に対処する新しい最適化フレームワークを提案する。 提案手法は,正規化推定,分散ロバスト最適化(DRO),階層ベイズモデリングを1つのデータ駆動基準で統一する。 階層的ディリクレプロセス(HDP)を前もって採用することにより、多元的データを効果的に処理し、正規化、分散ロバスト性、多種多様な関連データ生成プロセスにおける借入強度を達成できる。 ディリクレ過程(DP)理論に基づく理論的性能保証とトラクタブルモンテカルロ近似を確立することにより,提案手法の利点を実証する。 予測とパラメータ推定の精度の改善と安定化におけるフレームワークの有効性を検証する数値実験により、複雑なデータ環境におけるその可能性を示す。

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