論文の概要: Distributionally Robust Optimization via Diffusion Ambiguity Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22757v1
- Date: Sun, 26 Oct 2025 17:11:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.554777
- Title: Distributionally Robust Optimization via Diffusion Ambiguity Modeling
- Title（参考訳）: 拡散曖昧性モデリングによる分布ロバスト最適化
- Authors: Jiaqi Wen, Jianyi Yang,
- Abstract要約: 分散ロバスト最適化(DRO)のための効果的なあいまいさは、名目分布と整合した分布を伴わなければならない。
本稿では,拡散に基づくあいまい性集合の設計を提案する。
次に、内部パラメータ拡散モデル空間を解くためのトラクタブルDROアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.563774552767813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper studies Distributionally Robust Optimization (DRO), a fundamental framework for enhancing the robustness and generalization of statistical learning and optimization. An effective ambiguity set for DRO must involve distributions that remain consistent with the nominal distribution while being diverse enough to account for a variety of potential scenarios. Moreover, it should lead to tractable DRO solutions. To this end, we propose a diffusion-based ambiguity set design that captures various adversarial distributions beyond the nominal support space while maintaining consistency with the nominal distribution. Building on this ambiguity modeling, we propose Diffusion-based DRO (D-DRO), a tractable DRO algorithm that solves the inner maximization over the parameterized diffusion model space. We formally establish the stationary convergence performance of D-DRO and empirically demonstrate its superior Out-of-Distribution (OOD) generalization performance in a ML prediction task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的学習と最適化の堅牢性と一般化のための基礎的枠組みである分散ロバスト最適化(DRO)について検討する。
DROの効果的なあいまいさは、様々な潜在的なシナリオを考慮に入れられるほど多様でありながら、名目分布と整合性を維持した分布を伴わなければならない。
さらに、これは引き込み可能なDROソリューションにつながるはずである。
そこで本研究では, 正規分布との整合性を維持しつつ, 正規支持空間を超えて様々な逆分布を捕捉する拡散型曖昧性集合の設計を提案する。
このあいまいさモデルに基づいて,パラメータ化拡散モデル空間上での内最大化を解消する DRO (D-DRO) アルゴリズムを提案する。
我々は、D-DROの定常収束性能を正式に確立し、ML予測タスクにおいて、その優れたout-of-Distribution(OOD)一般化性能を実証的に示す。
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