論文の概要: Near-Optimal Algorithms for Omniprediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17205v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 02:58:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:26.215075
• Title: Near-Optimal Algorithms for Omniprediction
• Title（参考訳）: Omniprediction の近似アルゴリズム
• Authors: Princewill Okoroafor, Robert Kleinberg, Michael P. Kim,
• Abstract要約: Omnipredictors は損失最小化予測を仮説クラス $H$ にエンコードする。 オンライン設定とオフライン設定の両方で、オムニプレディションのためのほぼ最適学習アルゴリズムを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.874077229518565
• License:
• Abstract: Omnipredictors are simple prediction functions that encode loss-minimizing predictions with respect to a hypothesis class $\H$, simultaneously for every loss function within a class of losses $\L$. In this work, we give near-optimal learning algorithms for omniprediction, in both the online and offline settings. To begin, we give an oracle-efficient online learning algorithm that acheives $(\L,\H)$-omniprediction with $\tilde{O}(\sqrt{T \log |\H|})$ regret for any class of Lipschitz loss functions $\L \subseteq \L_\mathrm{Lip}$. Quite surprisingly, this regret bound matches the optimal regret for \emph{minimization of a single loss function} (up to a $\sqrt{\log(T)}$ factor). Given this online algorithm, we develop an online-to-offline conversion that achieves near-optimal complexity across a number of measures. In particular, for all bounded loss functions within the class of Bounded Variation losses $\L_\mathrm{BV}$ (which include all convex, all Lipschitz, and all proper losses) and any (possibly-infinite) $\H$, we obtain an offline learning algorithm that, leveraging an (offline) ERM oracle and $m$ samples from $\D$, returns an efficient $(\L_{\mathrm{BV}},\H,\eps(m))$-omnipredictor for $\eps(m)$ scaling near-linearly in the Rademacher complexity of $\mathrm{Th} \circ \H$.
• Abstract（参考訳）: Omnipredictors は、損失最小化予測を仮説クラス $\H$ にエンコードする単純な予測関数である。 本研究では,オンライン設定とオフライン設定の両方において,オムニプレディクションのための準最適学習アルゴリズムを提案する。 まず、Lipschitz の損失関数のクラスに対して $(\L,\H)$-omniprediction with $\tilde{O}(\sqrt{T \log |\H|})$ regret for any class of Lipschitz loss function $\L \subseteq \L_\mathrm{Lip}$。 驚くべきことに、この後悔は単一損失関数の \emph{minimization of a single loss function} (最大$\sqrt{\log(T)}$ factor に対する最適の後悔と一致する。 このオンラインアルゴリズムを前提として,多くの尺度でほぼ最適な複雑性を実現するオンライン・オフライン変換を開発した。 特に、境界変動のクラス内のすべての有界損失関数に対して、$\L_\mathrm{BV}$(すべての凸、すべてのリプシッツ、および全ての適切な損失を含む)と$\H$は、(オフラインの)ERMオラクルと$m$サンプルを$$D$から活用して、効率的な$(\L_{\mathrm{BV}},\H,\eps(m)$-omnipredictor for $\eps(m)$をラドマチャー複雑性のほぼ直線的にスケーリングするオフライン学習アルゴリズムを得る。

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