論文の概要: Adaptive Expansion Bayesian Optimization for Unbounded Global Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04815v1
• Date: Sun, 12 Jan 2020 21:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 04:57:45.898917
• Title: Adaptive Expansion Bayesian Optimization for Unbounded Global Optimization
• Title（参考訳）: 非有界大域最適化に対する適応拡張ベイズ最適化
• Authors: Wei Chen and Mark Fuge
• Abstract要約: 本稿では,大域的最適度を必ずしも含まない初期探索空間のみを指定したベイズ最適化手法を提案する。 提案手法は,現在の最先端手法と同等以上の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.328577884408588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization is normally performed within fixed variable bounds. In cases like hyperparameter tuning for machine learning algorithms, setting the variable bounds is not trivial. It is hard to guarantee that any fixed bounds will include the true global optimum. We propose a Bayesian optimization approach that only needs to specify an initial search space that does not necessarily include the global optimum, and expands the search space when necessary. However, over-exploration may occur during the search space expansion. Our method can adaptively balance exploration and exploitation in an expanding space. Results on a range of synthetic test functions and an MLP hyperparameter optimization task show that the proposed method out-performs or at least as good as the current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化は通常、固定変数境界内で実行される。 機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータチューニングのような場合、変数境界の設定は簡単ではない。 任意の固定境界が真の大域的最適性を含むことは保証できない。 本稿では,大域的最適化を必ずしも含まない初期探索空間を定義し,必要であれば探索空間を拡大するベイズ最適化手法を提案する。 しかし、過剰な爆発は探索空間の膨張の間に起こりうる。 拡張空間における探索と利用を適応的にバランスさせることができる。 合成試験関数とMLPハイパーパラメータ最適化タスクの結果から,提案手法は現在の最先端手法と同等以上の性能を示した。

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