Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Markovian Model for Learning-to-Optimize

論文の概要: A Markovian Model for Learning-to-Optimize

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11629v1
Date: Wed, 21 Aug 2024 14:00:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-22 16:47:35.168650
Title: A Markovian Model for Learning-to-Optimize
Title（参考訳）: 最適学習のためのマルコフモデル
Authors: Michael Sucker, Peter Ochs,
Abstract要約: 本稿では,最適化アルゴリズムを念頭に置いて,反復アルゴリズムの確率モデルを提案する。このモデルに基づいて、学習アルゴリズムの軌道上で定義される関数に対するPAC-Bayesian一般化境界を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.112909937203119
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a probabilistic model for stochastic iterative algorithms with the use case of optimization algorithms in mind. Based on this model, we present PAC-Bayesian generalization bounds for functions that are defined on the trajectory of the learned algorithm, for example, the expected (non-asymptotic) convergence rate and the expected time to reach the stopping criterion. Thus, not only does this model allow for learning stochastic algorithms based on their empirical performance, it also yields results about their actual convergence rate and their actual convergence time. We stress that, since the model is valid in a more general setting than learning-to-optimize, it is of interest for other fields of application, too. Finally, we conduct five practically relevant experiments, showing the validity of our claims.
Abstract（参考訳）: 本稿では,最適化アルゴリズムを念頭に置いて確率的反復アルゴリズムの確率論的モデルを提案する。このモデルに基づいて、学習アルゴリズムの軌道上で定義される関数に対するPAC-Bayesian一般化境界、例えば、期待される(漸近的でない)収束率と停止基準に達するための期待時間を示す。したがって、このモデルでは、経験的性能に基づいて確率的アルゴリズムを学習することができるだけでなく、実際の収束率と実際の収束時間に関する結果も得られる。我々は、モデルが学習から最適化よりも一般的な環境で有効であるため、他の分野のアプリケーションにも関心がある、と強調する。最後に,本主張の有効性を示す5つの実用的な実験を行った。

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