論文の概要: Beyond Minimax Rates in Group Distributionally Robust Optimization via a Novel Notion of Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00690v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 02:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.724536
• Title: Beyond Minimax Rates in Group Distributionally Robust Optimization via a Novel Notion of Sparsity
• Title（参考訳）: 分散ロバスト最適化におけるミニマックス速度の超越
• Authors: Quan Nguyen, Nishant A. Mehta, Cristóbal Guzmán,
• Abstract要約: 私たちは、$(lambda, beta)$-sparsityをダブした、空白という新しい概念を示します。 つまり、少なくとも$theta$のリスクが他のグループのリスクよりも少なくとも$lambda$であるような、少なくとも$beta$グループのセットがあります。 計算効率のよい手法により,次元自由な半適応サンプルの複雑性を得る方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.396304498754688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The minimax sample complexity of group distributionally robust optimization (GDRO) has been determined up to a $\log(K)$ factor, where $K$ is the number of groups. In this work, we venture beyond the minimax perspective via a novel notion of sparsity that we dub $(\lambda, \beta)$-sparsity. In short, this condition means that at any parameter $\theta$, there is a set of at most $\beta$ groups whose risks at $\theta$ all are at least $\lambda$ larger than the risks of the other groups. To find an $\epsilon$-optimal $\theta$, we show via a novel algorithm and analysis that the $\epsilon$-dependent term in the sample complexity can swap a linear dependence on $K$ for a linear dependence on the potentially much smaller $\beta$. This improvement leverages recent progress in sleeping bandits, showing a fundamental connection between the two-player zero-sum game optimization framework for GDRO and per-action regret bounds in sleeping bandits. We next show an adaptive algorithm which, up to log factors, gets a sample complexity bound that adapts to the best $(\lambda, \beta)$-sparsity condition that holds. We also show how to get a dimension-free semi-adaptive sample complexity bound with a computationally efficient method. Finally, we demonstrate the practicality of the $(\lambda, \beta)$-sparsity condition and the improved sample efficiency of our algorithms on both synthetic and real-life datasets.
• Abstract（参考訳）: 群分布的ロバスト最適化(GDRO)のミニマックスサンプルの複雑さは$\log(K)$ factorに決定され、ここでは$K$は群の数である。 この研究において、我々は、$(\lambda, \beta)$-sparsity をダブした空間という新しい概念を通じて、minimaxの観点を超えて試みる。 つまり、この条件は任意のパラメータ $\theta$ において、少なくとも $\beta$ のリスクが他のグループのリスクよりも少なくとも $\lambda$ 大きいグループが存在することを意味する。 $\epsilon$-optimal $\theta$ を見つけるために、サンプル複雑性における $\epsilon$-dependent 項が、潜在的に小さい$\beta$ に対する線形依存に対して$K$ の線形依存と交換可能であることを示す新しいアルゴリズムと解析を通して示される。 この改良は睡眠帯域の最近の進歩を生かし、GDROのための2プレーヤゼロサムゲーム最適化フレームワークと睡眠帯域における動作毎の後悔境界との基本的な関係を示す。 次に、ログ要素まで、最高の$(\lambda, \beta)$-sparsity条件に適応するサンプル複雑性境界を得る適応アルゴリズムを示す。 また, 計算効率のよい手法により, 次元自由な半適応サンプルの複雑性を求める方法を示す。 最後に,$(\lambda, \beta)$-sparsity条件の実用性と,合成データセットと実生活データセットの両方におけるアルゴリズムのサンプル効率の改善について述べる。

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