論文の概要: Improving Linear System Solvers for Hyperparameter Optimisation in Iterative Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18457v1
• Date: Tue, 28 May 2024 16:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 22:22:47.096950
• Title: Improving Linear System Solvers for Hyperparameter Optimisation in Iterative Gaussian Processes
• Title（参考訳）: 反復ガウス過程における過パラメータ最適化のための線形系解法の改良
• Authors: Jihao Andreas Lin, Shreyas Padhy, Bruno Mlodozeniec, Javier Antorán, José Miguel Hernández-Lobato,
• Abstract要約: 本稿では,線形系解法を用いる反復法に着目し,限界次数勾配を推定する。 本稿では,解決者間で適用可能な3つの重要な改善点について論じる。 これらのテクニックは、トレランスの解決時に最大7,2倍のスピードアップを提供し、停止時に平均残留ノルムを最大7,7倍まで下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.305425519412758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling hyperparameter optimisation to very large datasets remains an open problem in the Gaussian process community. This paper focuses on iterative methods, which use linear system solvers, like conjugate gradients, alternating projections or stochastic gradient descent, to construct an estimate of the marginal likelihood gradient. We discuss three key improvements which are applicable across solvers: (i) a pathwise gradient estimator, which reduces the required number of solver iterations and amortises the computational cost of making predictions, (ii) warm starting linear system solvers with the solution from the previous step, which leads to faster solver convergence at the cost of negligible bias, (iii) early stopping linear system solvers after a limited computational budget, which synergises with warm starting, allowing solver progress to accumulate over multiple marginal likelihood steps. These techniques provide speed-ups of up to $72\times$ when solving to tolerance, and decrease the average residual norm by up to $7\times$ when stopping early.
• Abstract（参考訳）: 非常に大きなデータセットへのハイパーパラメータ最適化のスケーリングは、ガウスのプロセスコミュニティでは未解決の問題である。 本稿では, 共役勾配, 交互射影, 確率勾配勾配などの線形系解法を用いて, 限界次数勾配を推定する反復法について述べる。 解決者間で適用可能な3つの重要な改善点について論じる。 (i)パスワイズ勾配推定器で、必要な解法反復数を減らし、予測を行う計算コストを補正する。 (II) 先段からの解を用いた温かい開始線形系解法は、無視バイアスのコストでより高速な解法収束をもたらす。 3) 線形系解法は, 計算予算が限られており, 温暖化開始と相乗効果があり, 解法の進行が複数の余分な確率ステップで蓄積される。 これらのテクニックは、トレランスを解決した場合に最大72\times$のスピードアップを提供し、早期停止時には平均残留ノルムを最大7\times$まで下げる。

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