論文の概要: Fair Exploration and Exploitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04295v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 22:25:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:45.160312
• Title: Fair Exploration and Exploitation
• Title（参考訳）: 公正な探査と爆発
• Authors: Stephen Pasteris, Chris Hicks, Vasilios Mavroudis,
• Abstract要約: 我々は、境界付き損失とは別に、文脈と損失の生成に何の仮定も存在しないという、完全に敵対的な問題を考察する。 我々の問題では、コンテキストセットが保護されたグループの集合に分割されていると仮定する。 本稿では,この問題に対するFexExアルゴリズムを開発し,その効率性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.368185344922342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we consider the contextual bandit problem with a finite (or infinite and clustered) context set. We consider the fully adversarial problem in which, apart from having bounded losses, there are no assumptions whatsoever on the generation of the contexts and losses. In our problem we assume that the context set is partitioned into a set of protected groups. At the start of each trial we are given a probability distribution over the context set and are required (on that trial) to be fair with respect to that distribution, in that if the context (for that trial) was drawn from the distribution then our choice of action would be unbiased towards any protected group. We develop an algorithm FexEx for this problem which has remarkable efficiency, having a space and per-trial time complexity at most linear in the dimensionality of the policy space. FexEx can handle non-stationarity, in that its regret can be bounded with respect to any sequence of policies satisfying the fairness constraints. For such a sequence the regret bound of FexEx is essentially the same as that of running Exp3.S for each context independently (an approach that does not satisfy the fairness constraints).
• Abstract（参考訳）: 本稿では、有限(あるいは無限でクラスタ化された)コンテキスト集合を持つ文脈的帯域問題について考察する。 我々は、境界付き損失の他に、文脈や損失の発生に何の仮定も存在しないという、完全に敵対的な問題を考察する。 我々の問題では、コンテキストセットが保護されたグループの集合に分割されていると仮定する。 それぞれのトライアルの開始時に、我々は文脈集合上の確率分布を与えられ、その分布に関して公平であるように要求される(そのトライアルにおいて)。 我々は,この問題に対するFexExアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは,政策空間の次元において,空間と裁判所ごとの時間的複雑さを最大に線形に持つ,顕著な効率性を有する。 FexEx は非定常性を扱うことができ、その後悔は公正性制約を満たす任意のポリシーの列に関して境界づけられる。 そのような順序に対して、FexEx の遺言境界は、本質的に各文脈に対して Exp3.S を独立に実行するものと同じである(公平性制約を満たさないアプローチ)。

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