Decoupled SGDA for Games with Intermittent Strategy Communication

要約

私たちは、プレーヤー間で戦略を頻繁に交換するマルチプレイヤーゲームのコミュニケーションオーバーヘッドを減らすことに焦点を当てています。
確率的勾配降下昇天（SGDA）の新規適応であるデカップアップされたSGDAを導入します。
このアプローチでは、プレイヤーは、時代遅れの相手戦略に基づいて戦略を独立して更新し、定期的な同期を行い、戦略を調整します。
強力に強力に強力なコンケーブ（SCSC）ゲームの場合、デカップルされたSGDAが最も有名なGDAレートに匹敵する最適に近いコミュニケーションの複雑さを達成することを実証します。
プレイヤー間の相互作用がゲームの非相互作用部分と比較して低い結合ゲームの場合、分離されたSGDAは標準のSGDAに比べて通信コストを大幅に削減します。
私たちの調査結果は、マルチプレイヤーゲームにまで及びます。
通信頻度と収束の影響に関する洞察を提供するために、二次ミニマックスの問題に対する分離したSGDAの収束を広範囲に研究します。
最後に、プレーヤーのノイズが不均衡になっている設定では、分離されたSGDAがフェデレーションされたMinimaxメソッドを大幅に上回ります。

要約(オリジナル)

We focus on reducing communication overhead in multiplayer games, where frequently exchanging strategies between players is not feasible and players have noisy or outdated strategies of the other players. We introduce Decoupled SGDA, a novel adaptation of Stochastic Gradient Descent Ascent (SGDA). In this approach, players independently update their strategies based on outdated opponent strategies, with periodic synchronization to align strategies. For Strongly-Convex-Strongly-Concave (SCSC) games, we demonstrate that Decoupled SGDA achieves near-optimal communication complexity comparable to the best-known GDA rates. For weakly coupled games where the interaction between players is lower relative to the non-interactive part of the game, Decoupled SGDA significantly reduces communication costs compared to standard SGDA. Our findings extend to multi-player games. To provide insights into the effect of communication frequency and convergence, we extensively study the convergence of Decoupled SGDA for quadratic minimax problems. Lastly, in settings where the noise over the players is imbalanced, Decoupled SGDA significantly outperforms federated minimax methods.

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