論文の概要: Uncertainty Quantification for Bayesian Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01569v2
- Date: Fri, 5 May 2023 12:41:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 18:47:08.517709
- Title: Uncertainty Quantification for Bayesian Optimization
- Title（参考訳）: ベイズ最適化のための不確かさ定量化
- Authors: Rui Tuo, Wenjia Wang
- Abstract要約: 目的関数の最大点(あるいは値)の信頼領域を構築することにより、ベイズ最適化アルゴリズムの出力不確実性を評価する新しい手法を提案する。
我々の理論は、既存のシーケンシャルサンプリングポリシーと停止基準に対する統一的な不確実性定量化フレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.433600693422235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bayesian optimization is a class of global optimization techniques. In
Bayesian optimization, the underlying objective function is modeled as a
realization of a Gaussian process. Although the Gaussian process assumption
implies a random distribution of the Bayesian optimization outputs,
quantification of this uncertainty is rarely studied in the literature. In this
work, we propose a novel approach to assess the output uncertainty of Bayesian
optimization algorithms, which proceeds by constructing confidence regions of
the maximum point (or value) of the objective function. These regions can be
computed efficiently, and their confidence levels are guaranteed by the uniform
error bounds for sequential Gaussian process regression newly developed in the
present work. Our theory provides a unified uncertainty quantification
framework for all existing sequential sampling policies and stopping criteria.
- Abstract（参考訳）: ベイズ最適化はグローバル最適化手法のクラスである。
ベイズ最適化では、対象関数はガウス過程の実現としてモデル化される。
ガウス過程の仮定はベイズ最適化出力のランダム分布を意味するが、この不確かさの定量化が文献で研究されることは滅多にない。
本研究では,目的関数の最大点(または値)の信頼領域を構築することにより,ベイズ最適化アルゴリズムの出力不確実性を評価するための新しい手法を提案する。
これらの領域は効率的に計算でき、本研究で新たに開発された逐次ガウス過程回帰に対する一様誤差境界によって信頼度が保証される。
本理論は、既存の全ての逐次サンプリングポリシーと停止基準の統一不確実性定量化フレームワークを提供する。
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