Many decision-making processes involve solving a combinatorial optimization problem with uncertain input that can be estimated from historic data. Recently, problems in this class have been successfully addressed via end-to-end learning approaches, which rely on solving one optimization problem for each training instance at every epoch. In this context, we provide two distinct contributions. First, we use a Noise Contrastive approach to motivate a family of surrogate loss functions, based on viewing non-optimal solutions as negative examples. Second, we address a major bottleneck of all predict-and-optimize approaches, i.e. the need to frequently recompute optimal solutions at training time. This is done via a solver-agnostic solution caching scheme, and by replacing optimization calls with a lookup in the solution cache. The method is formally based on an inner approximation of the feasible space and, combined with a cache lookup strategy, provides a controllable trade-off between training time and accuracy of the loss approximation. We empirically show that even a very slow growth rate is enough to match the quality of state-of-the-art methods, at a fraction of the computational cost.


翻译:许多决策过程涉及解决组合优化问题,其投入无法根据历史数据作出估计。最近,通过端到端学习方法成功地解决了这一类中的问题,这取决于在每个时代解决每个培训案例的一个优化问题。在这方面,我们提供两种截然不同的贡献。首先,我们根据将非最佳解决办法视为负面例子,用一个非最佳解决办法来激励代谢损失功能的大家庭。第二,我们解决了所有预测和优化方法的重大瓶颈,即需要经常在培训时间重新配置最佳解决办法。这是通过一个求解者-不可知解决方案缓冲办法,以及用解决方案缓存中的一个外观取代优化电话。这种方法正式以可行空间的内部近似为基础,加上缓存外观战略,在培训时间和损失近似准确性之间提供了一种可控制的交易。我们的经验显示,即使非常缓慢的增长率足以满足州级方法的质量,也是计算成本的一小部分。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新LightGBM进展介绍报告,39页ppt
专知会员服务
30+阅读 · 2021年1月15日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
74+阅读 · 2020年4月24日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月7日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月22日
Arxiv
7+阅读 · 2020年10月9日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月2日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员