論文の概要: S$^3$LDBO: A Snapshot Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31311v1
• Date: Fri, 29 May 2026 13:44:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.643126
• Title: S$^3$LDBO: A Snapshot Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization
• Title（参考訳）: S$3$LDBO:分散バイレベル最適化のためのスナップショットシングルループアルゴリズム
• Abstract要約: Snapshot-SLDBOは、効率的なシングルループ分散バイレベル最適化アルゴリズムである。 本論文では,Snapshot-SLDBOが競合学習性能を維持しつつ,計算効率を向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.171046927785333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Networked AI systems increasingly rely on multiple agents that collaboratively learn and adapt models over communication networks. In such systems, bilevel formulations naturally arise in hyperparameter optimization, data cleaning, and meta-learning, but the repeated evaluation of gradients, Jacobians, and Hessians can impose a substantial computational burden on individual agents. To address this challenge, we propose Snapshot-SLDBO (S$^3$LDBO), an efficient single-loop decentralized bilevel optimization algorithm that enables agents to intermittently skip expensive derivative evaluations through a snapshot mechanism. This mechanism can be interpreted as an autonomous computation-adaptation strategy for networked AI, where agents selectively perform costly local updates while maintaining global collaborative learning. We establish the ergodic iteration complexity and the high probability nonergodic iteration complexity of the proposed algorithm within a deterministic setting. Experimental results on hyperparameter optimization with synthetic and MNIST datasets, data hyper-cleaning on Fashion-MNIST, and decentralized meta-learning on miniImageNet demonstrate that the proposed algorithm improves computational efficiency while maintaining competitive learning performance.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク化されたAIシステムはますます、複数のエージェントに頼り、コミュニケーションネットワーク上でモデルを学習し、適応するようになっている。 このようなシステムでは、双レベル定式化は自然にハイパーパラメータ最適化、データクリーニング、メタラーニングに現れるが、勾配、ジャコビアン、ヘッセンの繰り返しの評価は、個々のエージェントにかなりの計算負担を課す可能性がある。 この課題に対処するため,Snapshot-SLDBO (S$^3$LDBO) を提案する。 このメカニズムは、エージェントがグローバルな協調学習を維持しながら、コストのかかるローカルアップデートを選択的に実行するネットワークAIの、自律的な計算適応戦略として解釈することができる。 我々は,提案アルゴリズムのエルゴディックな反復複雑性と高い確率非エルゴディックな反復複雑性を決定論的条件下で確立する。 合成およびMNISTデータセットによるハイパーパラメータ最適化、Fashion-MNISTのデータハイパークリーン化、miniImageNetにおける分散メタラーニングの実験結果から、提案アルゴリズムは競合学習性能を維持しながら計算効率を向上することを示した。

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