Massart Noise Model for SGD in Streaming Linear and ReLU Systems

Conceitos essenciais

SGD-exp provides nearly linear convergence guarantees for Massart noise corruption in streaming linear and ReLU regression.

Resumo

1. Introduction to Robust Regression:
   • Outlines the challenges of outliers in data.
   • Discusses the importance of robust regression in machine learning.
2. Robust Linear and ReLU Regression:
   • Importance of robust regression in statistics and machine learning.
   • Relevance of ReLU regression in neural networks.
3. Corruption Models:
   • Overview of adversarial corruption models.
   • Comparison of Massart noise model with other corruption models.
4. Contribution Summary:
   • Introduction of SGD-exp method for ℓ1 minimization in streaming.
   • Theoretical results and convergence guarantees.
5. Related Works:
   • Comparison with other methods in linear and ReLU regression.
6. SGD with Exponential Decay:
   • Discussion on the practicality and performance of exponential decay step size in SGD.
7. Organization:
   • Structure of the paper and sections.
8. Main Results:
   • Formalization of streaming linear and ReLU systems.
   • Assumptions and convergence theorems.

Estatísticas

"We show novel nearly linear convergence guarantees of SGD-exp to the true parameter with up to 50% Massart corruption rate."
"Our analysis also reveals that SGD-exp tolerates any corruption probability less than 1 when the corruption is symmetric oblivious noise."
"The exponential step decay scheduling for SGD are commonly used as a default setting in many popular machine learning software packages."

Citações

"Our analysis is based on the drift analysis of a discrete stochastic process, which could also be interesting on its own."
"Essentially, it implies that in the worst case a presumed adversary can examine all past equations to choose the worst possible placement of corrupted measurements."

Principais Insights Extraídos De

Stochastic gradient descent for streaming linear and rectified linear systems with Massart noise

by Halyun Jeong... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01204.pdf

Perguntas Mais Profundas

How does the Massart noise model compare to other adversarial corruption models in terms of practical applicability

Massart noise model은 다른 적대적 오염 모델과 비교했을 때 실용적 적용 가능성에서 어떻게 다른가요?
Massart noise model은 적대적 오염을 다루는 데 있어 다른 모델들과 비교했을 때 특정한 분포에서 오염이 발생하는 것이 아니라 임의의 방식으로 추가될 수 있다는 특징을 가지고 있습니다. 이는 실제 상황에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 오염을 모델링할 수 있어 실용적인 측면에서 유연성을 제공합니다. 또한 Massart noise 모델은 적대적 오염을 최악의 경우로 가정하여 분석하기 때문에 실제 상황에서의 강건한 모델링에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 Massart noise 모델은 다양한 형태의 오염을 다루는 데 있어 실용적으로 적용 가능한 모델로 평가될 수 있습니다.

Can the SGD-exp method be extended to handle higher levels of corruption beyond the current limits

현재 한계를 넘어서 더 높은 수준의 오염을 처리할 수 있도록 SGD-exp 방법을 확장할 수 있을까요?
SGD-exp 방법은 현재 Massart noise 모델에서 효과적으로 동작하며 일정 수준의 오염에 대해 수렴 보장을 제공합니다. 그러나 더 높은 수준의 오염을 처리하기 위해서는 추가적인 조치가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 더 강력한 이상치 탐지 알고리즘을 도입하거나 보다 복잡한 모델링 기법을 적용하여 오염에 대한 더 강건한 대응이 가능할 수 있습니다. 또한 SGD-exp 방법을 보다 유연하게 조정하여 다양한 오염 수준에 대응할 수 있는 확장성을 갖출 수 있을 것입니다.

How does the exponential decay step size in SGD impact the convergence rates in different types of regression models

SGD의 지수 감소 단계 크기가 다양한 회귀 모델에서 수렴 속도에 어떤 영향을 미치나요?
지수 감소 단계 크기는 SGD의 수렴 속도에 중요한 영향을 미칩니다. 이 방법은 많은 인기 있는 머신러닝 소프트웨어 패키지에서 기본 설정으로 사용되며, 실제로 관찰된 것처럼 우수한 경험적 성능을 보여줍니다. 최근에는 지수 감소 단계 크기에 대한 첫 번째 수렴 결과가 나타났으며, 이러한 연구는 주로 최적화 관점에서 문제를 다루며 강건성을 다루지 않아 오염된 측정치나 확률적 그래디언트가 있는 경우 의미 있는 회복을 제공하지 못합니다. 그러나 SGD-exp 방법은 이러한 실용적인 단계 크기 스케줄링을 활용하여 강건한 선형 및 ReLU 회귀 문제를 다루는 데 사용됩니다. 따라서 지수 감소 단계 크기는 다양한 회귀 모델에서 수렴 속도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.