論文の概要: Learning Theory for Kernel Bilevel Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08457v1
- Date: Wed, 12 Feb 2025 14:52:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:47:39.821491
- Title: Learning Theory for Kernel Bilevel Optimization
- Title（参考訳）: カーネルバイレベル最適化のための学習理論
- Authors: Fares El Khoury, Edouard Pauwels, Samuel Vaiter, Michael Arbel,
- Abstract要約: 再現カーネルヒルベルト空間上で内部目的を最適化するカーネル双レベル最適化問題に対する一般化特性について検討する。
有限サンプル近似の下で二値問題に対する新しい一般化誤差境界を確立する。
これらの一般化誤差推定は、二段階問題の経験的離散化に適用された勾配に基づく手法の統計的精度を特徴付けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.28618481877551
- License:
- Abstract: Bilevel optimization has emerged as a technique for addressing a wide range of machine learning problems that involve an outer objective implicitly determined by the minimizer of an inner problem. In this paper, we investigate the generalization properties for kernel bilevel optimization problems where the inner objective is optimized over a Reproducing Kernel Hilbert Space. This setting enables rich function approximation while providing a foundation for rigorous theoretical analysis. In this context, we establish novel generalization error bounds for the bilevel problem under finite-sample approximation. Our approach adopts a functional perspective, inspired by (Petrulionyte et al., 2024), and leverages tools from empirical process theory and maximal inequalities for degenerate $U$-processes to derive uniform error bounds. These generalization error estimates allow to characterize the statistical accuracy of gradient-based methods applied to the empirical discretization of the bilevel problem.
- Abstract（参考訳）: 両レベル最適化は、内部問題の最小化によって暗黙的に決定される外的目的を含む幅広い機械学習問題に対処する手法として登場した。
本稿では,カーネルヒルベルト空間上で内部目標を最適化するカーネル双レベル最適化問題に対する一般化特性について検討する。
この設定は、厳密な理論解析の基礎を提供しながら、リッチ関数近似を可能にする。
この文脈では、有限サンプル近似の下での双レベル問題に対する新しい一般化誤差境界を確立する。
提案手法は (Petrulionyte et al , 2024) にインスパイアされた機能的視点を採用し, 経験的プロセス理論と最大不等式を用いて, 均一な誤差境界を導出するために$U$プロセスの退化を行う。
これらの一般化誤差推定は、二段階問題の経験的離散化に適用された勾配に基づく手法の統計的精度を特徴付けることができる。
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