論文の概要: Finding All {\epsilon}-Good Arms in Stochastic Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08850v2
• Date: Fri, 11 Sep 2020 17:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 19:12:02.025903
• Title: Finding All {\epsilon}-Good Arms in Stochastic Bandits
• Title（参考訳）: 確率帯域における全腕の発見
• Authors: Blake Mason, Lalit Jain, Ardhendu Tripathy, and Robert Nowak
• Abstract要約: 多腕バンディットの純粋探索問題は、最大(または最大に近い)意味を持つ1つ以上の腕を見つけることを目的としている。 エプシロンに優れた武器を見つけるという問題は、過去の研究で見過ごされてきた。 これらを克服する2つのアルゴリズムを導入し、大規模なクラウドソースデータセット上で、その優れた経験的性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.015147707282928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pure-exploration problem in stochastic multi-armed bandits aims to find one or more arms with the largest (or near largest) means. Examples include finding an {\epsilon}-good arm, best-arm identification, top-k arm identification, and finding all arms with means above a specified threshold. However, the problem of finding all {\epsilon}-good arms has been overlooked in past work, although arguably this may be the most natural objective in many applications. For example, a virologist may conduct preliminary laboratory experiments on a large candidate set of treatments and move all {\epsilon}-good treatments into more expensive clinical trials. Since the ultimate clinical efficacy is uncertain, it is important to identify all {\epsilon}-good candidates. Mathematically, the all-{\epsilon}-good arm identification problem presents significant new challenges and surprises that do not arise in the pure-exploration objectives studied in the past. We introduce two algorithms to overcome these and demonstrate their great empirical performance on a large-scale crowd-sourced dataset of 2.2M ratings collected by the New Yorker Caption Contest as well as a dataset testing hundreds of possible cancer drugs.
• Abstract（参考訳）: 確率的多腕バンディットにおける純粋な爆発問題は、最大(または最も近い)手段を持つ1つ以上の武器を見つけることを目的としている。 例えば、"epsilon"-good arm、best-arm identification、top-k arm identification、および指定されたしきい値以上の手段ですべてのarmを見つける。 しかし、全ての優れた腕を見つけるという問題は過去の研究で見過ごされているが、これは多くの応用において最も自然な目的であることは間違いない。 例えば、ウイルス学者は、大きな候補治療の予備的な実験を行い、全ての良い治療をより高価な臨床試験に移すことができる。 最終的な臨床効果は不確実であるため、すべての優れた候補を特定することが重要である。 数学的には、all-{\epsilon}-good arm identification問題(英語版)は、過去に研究された純粋な爆発的目的には生じない重大な新しい挑戦と驚きを示している。 われわれはこれらを克服する2つのアルゴリズムを導入し、New Yorker Caption Contestによって収集された2.2Mの大規模クラウドソースデータセットと、数百のがん薬物を検査するデータセットにおいて、その優れた経験的パフォーマンスを示す。

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