AAAIJun, 2019

分布式稳健的反事实风险最小化

PDF
TL;DR本文介绍了使用分布式鲁棒优化 (DRO) 解决交叉事实风险最小化 (CRM) 问题的想法，并证明了 DRO 是对策反决策的一种有原则的工具。我们提出了使用 Kullback-Leibler 马氏距离作为 CRM 中不确定性的代替方法，并基于这一方法提出了一种新的鲁棒对策反目标。通过实验证明，在实践中使用其他不确定性度量具有重要意义。
distributionally robust optimizationcounterfactual risk minimizationkullback-leibler divergenceuncertainty measurespractical applications
发现论文，激发创造
  • DORO：分布式和异常值鲁棒优化

    提出了一种名为 DORO 的分布与离群点鲁棒优化框架，其中核心在于改进的风险函数，可以解决分布变化和离群点的问题，从而提高了机器学习的性能和稳定性。该方法有助于提升现代大型数据集的实验结果。

    Jun, 2021

  • 分布鲁棒优化：一篇综述

    本文概述了分布鲁棒优化（DRO）的主要概念和贡献，以及它与鲁棒优化、风险规避、机会约束优化和函数正则化的关系。

    Aug, 2019

  • 分布鲁棒优化中第二玩家建模

    本文提出了一种基于神经生成模型的分布鲁棒优化 (DRO) 方法，通过对不确定集合中的分布进行建模，使得模型在不确定的分布中表现优异，并提出一种 KL 约束内部最大化目标的松弛优化方式，通过大规模生成模型的梯度优化来解决相应的实现和优化挑战，并且开发模型选择启发式方法来指导超参数搜索。实验结果表明提出的方法比当前基线模型更具鲁棒性。

    Mar, 2021

  • 大规模非凸随机约束分布鲁棒优化

    该论文主要研究了分布鲁棒优化（Distributionally Robust Optimization，DRO）中的约束问题，针对非凸损失函数提出了一种随机算法并进行了性能分析，证明了该算法能够找到一个满足 ε- 稳定点，而且计算复杂度为 O (ε^(-3k_*-5))，此外，数值结果表明该方法优于现有方法。

    Apr, 2024

  • 非凸分布鲁棒优化：非渐近分析

    本研究探讨分布式鲁棒优化，提出了一种适用于一般光滑非凸损失的 DRO 算法，并将其与条件风险价值（CVaR）设置相结合，得到类似的收敛保证，经实验证明所提出算法的性能表现突出。

    Oct, 2021

  • 基于经验分歧的分布鲁棒优化实现最佳统计保证回复

    通过使用分布鲁棒优化 (DRO) 工具恢复中心极限定理提供的渐进统计保证，我们探究了在模糊概率分布下维持期望值约束的可行性。我们展示了使用实证定义的 Burg-entropy 散度球来构造 DRO 可以实现此类保证。

    May, 2016

  • 提高离线情境感知强化学习的分布鲁棒性

    本文扩展了分布鲁棒优化方法，提出了 Counterfactual Risk Minimization 原则的凸重构方法，介绍了通过 DRO 框架构建离线情境强化学习的渐近置信区间，使用了已知的鲁棒估计渐进性结果自动校准置信区间，并呈现了初步实验结果支持我们方法的有效性。

    Nov, 2020

  • 几何校准的 DRO: 通过自由能量 implication 对抗过于悲观

    通过灵活利用数据的几何形态与最小风险优化算法相结合，本研究提出了一种新型的校准方法 —— 几何校准分布鲁棒优化 (Geometry-Calibrated DRO，GCDRO)，该方法减轻了噪声样本的影响，理论分析和广泛实验证明了其相较于常规分布鲁棒优化方法的优越性。

    Nov, 2023

  • 通过分布式稳健优化实现统一性能学习模型

    本研究提出了一种分布鲁棒的随机优化框架，利用凸形式化来解决学习模型受到数据生成分布扰动的问题，并通过多项收敛性保准来证明模型的可靠性，同时也得出了极限定理及有关泛化到未知人群、精细化认知等真实任务的证据。

    Oct, 2018

  • 基于数据驱动的分布鲁棒优化最优成本选择

    提供了一种自然的数据驱动方式，用于学习分布绝对稳健优化问题中定义的分布区间，证明该框架包括自适应正则化作为一个特殊案例，实证表明所提出的方法能够改进广泛应用的机器学习估计器。

    May, 2017