論文の概要: Additive Tree-Structured Covariance Function for Conditional Parameter Spaces in Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11771v1
• Date: Sun, 21 Jun 2020 11:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 11:40:04.257964
• Title: Additive Tree-Structured Covariance Function for Conditional Parameter Spaces in Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: ベイズ最適化における条件パラメータ空間に対する付加木構造共分散関数
• Authors: Xingchen Ma, Matthew B. Blaschko
• Abstract要約: 木構造関数への加法的仮定を一般化する。 パラメータ空間の構造情報と加法仮定をBOループに組み込むことで,取得関数を最適化する並列アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.89735938765757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is a sample-efficient global optimization algorithm for black-box functions which are expensive to evaluate. Existing literature on model based optimization in conditional parameter spaces are usually built on trees. In this work, we generalize the additive assumption to tree-structured functions and propose an additive tree-structured covariance function, showing improved sample-efficiency, wider applicability and greater flexibility. Furthermore, by incorporating the structure information of parameter spaces and the additive assumption in the BO loop, we develop a parallel algorithm to optimize the acquisition function and this optimization can be performed in a low dimensional space. We demonstrate our method on an optimization benchmark function, as well as on a neural network model compression problem, and experimental results show our approach significantly outperforms the current state of the art for conditional parameter optimization including SMAC, TPE and Jenatton et al. (2017).
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(英: Bayesian Optimization, BO)は、ブラックボックス関数に対する標本効率のよいグローバル最適化アルゴリズムである。 条件パラメータ空間におけるモデルに基づく最適化に関する既存の文献は通常木の上に構築される。 本研究では,木構造関数に対する付加的仮定を一般化し,改良された試料効率,適用性,柔軟性を示す付加的木構造共分散関数を提案する。 さらに、パラメータ空間の構造情報とboループにおける加法仮定を組み込むことにより、取得関数を最適化する並列アルゴリズムを開発し、この最適化を低次元空間で行うことができる。 SMAC, TPE, Jenatton et al. (2017) を含む条件パラメータ最適化のための手法として, 最適化ベンチマーク関数とニューラルネットワークモデル圧縮問題について検討し, 実験結果から, 条件パラメータ最適化技術の現状を著しく上回っていることを示す。

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