論文の概要: Distributionally Robust Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02549v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 19:32:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:46.906141
• Title: Distributionally Robust Optimization
• Title（参考訳）: 分布ロバスト最適化
• Authors: Daniel Kuhn, Soroosh Shafiee, Wolfram Wiesemann,
• Abstract要約: DROは、不確実な問題パラメータを管理する確率分布自体が不確実であるような不確実性の下で決定問題を研究する。 DROは、あいまいさセットで最悪の分布の下で最善を尽くす決定を求める。 近年の研究では、機械学習における正規化技術と敵の訓練との深い関係が明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.750805813120898
• License:
• Abstract: Distributionally robust optimization (DRO) studies decision problems under uncertainty where the probability distribution governing the uncertain problem parameters is itself uncertain. A key component of any DRO model is its ambiguity set, that is, a family of probability distributions consistent with any available structural or statistical information. DRO seeks decisions that perform best under the worst distribution in the ambiguity set. This worst case criterion is supported by findings in psychology and neuroscience, which indicate that many decision-makers have a low tolerance for distributional ambiguity. DRO is rooted in statistics, operations research and control theory, and recent research has uncovered its deep connections to regularization techniques and adversarial training in machine learning. This survey presents the key findings of the field in a unified and self-contained manner.
• Abstract（参考訳）: 分散ロバスト最適化(DRO)は、不確実な問題パラメータを管理する確率分布自体が不確実である不確実性の下で決定問題を研究する。 任意のDROモデルの主要な構成要素は、そのあいまい性集合、すなわち、任意の利用可能な構造情報や統計情報と整合した確率分布の族である。 DROは、あいまいさセットで最悪の分布の下で最善を尽くす決定を求める。 この最悪の場合の基準は、心理学や神経科学の発見によって支持され、多くの意思決定者は分布の曖昧さに対する耐性が低いことを示している。 DROは統計学、運用研究、制御理論に根ざしており、最近の研究では、機械学習における正規化技術と敵対的トレーニングとの深い関係を明らかにしている。 本調査は, 統一的かつ自己完結した方法で, この分野の重要知見を提示する。

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