Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Continual Finite-Sum Minimization

論文の概要: Efficient Continual Finite-Sum Minimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04731v1
Date: Fri, 7 Jun 2024 08:26:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-10 14:59:58.600628
Title: Efficient Continual Finite-Sum Minimization
Title（参考訳）: 効率的な連続有限和最小化
Authors: Ioannis Mavrothalassitis, Stratis Skoulakis, Leello Tadesse Dadi, Volkan Cevher,
Abstract要約: 連続有限サム最小化(continuous finite-sum minimization)と呼ばれる有限サム最小化の鍵となるツイストを提案する。我々のアプローチは$mathcalO(n/epsilon)$ FOs that $mathrmStochasticGradientDescent$で大幅に改善されます。また、$mathcalOleft(n/epsilonalpharight)$ complexity gradient for $alpha 1/4$という自然な一階法は存在しないことを証明し、この方法の第一階法がほぼ密であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 52.5238287567572
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Given a sequence of functions $f_1,\ldots,f_n$ with $f_i:\mathcal{D}\mapsto \mathbb{R}$, finite-sum minimization seeks a point ${x}^\star \in \mathcal{D}$ minimizing $\sum_{j=1}^n f_j(x)/n$. In this work, we propose a key twist into the finite-sum minimization, dubbed as continual finite-sum minimization, that asks for a sequence of points ${x}_1^\star,\ldots,{x}_n^\star \in \mathcal{D}$ such that each ${x}^\star_i \in \mathcal{D}$ minimizes the prefix-sum $\sum_{j=1}^if_j(x)/i$. Assuming that each prefix-sum is strongly convex, we develop a first-order continual stochastic variance reduction gradient method ($\mathrm{CSVRG}$) producing an $\epsilon$-optimal sequence with $\mathcal{\tilde{O}}(n/\epsilon^{1/3} + 1/\sqrt{\epsilon})$ overall first-order oracles (FO). An FO corresponds to the computation of a single gradient $\nabla f_j(x)$ at a given $x \in \mathcal{D}$ for some $j \in [n]$. Our approach significantly improves upon the $\mathcal{O}(n/\epsilon)$ FOs that $\mathrm{StochasticGradientDescent}$ requires and the $\mathcal{O}(n^2 \log (1/\epsilon))$ FOs that state-of-the-art variance reduction methods such as $\mathrm{Katyusha}$ require. We also prove that there is no natural first-order method with $\mathcal{O}\left(n/\epsilon^\alpha\right)$ gradient complexity for $\alpha < 1/4$, establishing that the first-order complexity of our method is nearly tight.
Abstract（参考訳）: f_1,\ldots,f_n$ with $f_i:\mathcal{D}\mapsto \mathbb{R}$を与えられたとき、有限サム最小化は点 ${x}^\star \in \mathcal{D}$ minimize $\sum_{j=1}^n f_j(x)/n$ を求める。本研究では、連続有限サム最小化 (continuous finite-sum minimization) と呼ばれる有限サム最小化への鍵となるツイストを提案し、各${x}^\star_i \in \mathcal{D}$ がプレフィックスサム$\sum_{j=1}^if_j(x)/i$ を最小化するように点 ${x}_1^\star,{x}_n^\star \in \mathcal{D}$ の列を求める。それぞれの接頭辞が強凸であると仮定すると、一階連続確率分散減少勾配法(\mathrm{CSVRG}$)を開発し、$\mathcal{\tilde{O}}(n/\epsilon^{1/3} + 1/\sqrt{\epsilon})$1次オラクル(FO)で$\epsilon$-optimal sequenceを生成する。 FO は与えられた$x \in \mathcal{D}$に対して 1 つの勾配 $\nabla f_j(x)$ の計算に対応する。我々のアプローチは$\mathcal{O}(n/\epsilon)$ FOs that $\mathrm{StochasticGradientDescent}$ requires と $\mathcal{O}(n^2 \log (1/\epsilon)$ FOs that state-of-the-art variance reduction method such as $\mathrm{Katyusha}$ requires。また、$\mathcal{O}\left(n/\epsilon^\alpha\right)$gradient complexity for $\alpha < 1/4$という自然な一階法が存在しないことを証明し、この方法の第一階法がほぼ密であることを示す。

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