SEVER: A Robust Meta-Algorithm for Stochastic Optimization

[nocotan]

一言でいうと

外れ値に頑健な確率的最適化のためのメタアルゴリズムを提案．

論文リンク

ICML2019
http://proceedings.mlr.press/v97/diakonikolas19a.html

著者/所属機関

Ilias Diakonikolas (University of California), Gautam Kamath (University of California), Daniel M. Kane, Jerry Li (Microsoft Research AI), Jacob Steinhardt (University of California), Alistair Stewart (Web3 Foundation)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2018/03/07

概要

外れ値に頑健な確率的最適化のためのメタアルゴリズムであるSEVERを提案：

• 高次元な入力であっても任意の外れ値を扱うことが可能
• 回帰や分類，ニューラルネットワークを含む非凸最適化など一般的な学習問題に広く適用可能
• 一般的な機械学習ライブラリで容易に実装可能

新規性・差分

既存手法は高次元な場合に適用が難しかったが，提案手法は高次元な場合に適用可能．

手法

結果

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