論文の概要: Multi-Fidelity Bayesian Optimization via Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03117v4
• Date: Thu, 10 Dec 2020 05:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 01:52:04.051751
• Title: Multi-Fidelity Bayesian Optimization via Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークによる多次元ベイズ最適化
• Authors: Shibo Li, Wei Xing, Mike Kirby and Shandian Zhe
• Abstract要約: 多くのアプリケーションでは、目的関数を複数の忠実度で評価することで、コストと精度のトレードオフを可能にする。 本稿では,DNN-MFBO(Deep Neural Network Multi-Fidelity Bayesian Optimization)を提案する。 本手法の利点は, 総合的なベンチマークデータセットと, 工学設計における実世界の応用の両方にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.699020509495437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is a popular framework to optimize black-box functions. In many applications, the objective function can be evaluated at multiple fidelities to enable a trade-off between the cost and accuracy. To reduce the optimization cost, many multi-fidelity BO methods have been proposed. Despite their success, these methods either ignore or over-simplify the strong, complex correlations across the fidelities, and hence can be inefficient in estimating the objective function. To address this issue, we propose Deep Neural Network Multi-Fidelity Bayesian Optimization (DNN-MFBO) that can flexibly capture all kinds of complicated relationships between the fidelities to improve the objective function estimation and hence the optimization performance. We use sequential, fidelity-wise Gauss-Hermite quadrature and moment-matching to fulfill a mutual information-based acquisition function, which is computationally tractable and efficient. We show the advantages of our method in both synthetic benchmark datasets and real-world applications in engineering design.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)はブラックボックス関数を最適化する一般的なフレームワークである。 多くのアプリケーションでは、目的関数は複数のフィディティで評価でき、コストと精度のトレードオフを可能にする。 最適化コストを削減するため,多要素BO法が多数提案されている。 その成功にもかかわらず、これらの手法は繊維全体にわたって強固で複雑な相関を無視または過度に単純化するので、目的関数を推定するのに非効率である。 この問題に対処するために,多種多目的ベイズ最適化(dnn-mfbo,deep neural network multi-fidelity bayesian optimization,deep neural network multi-fidelity bayesian optimization, dnn-mfbo)を提案する。 我々は,相互情報に基づく獲得関数を実現するために,逐次的,忠実なガウス・ハーマイト四次数とモーメントマッチングを用いる。 本手法の利点は, 人工ベンチマークと実世界の工学設計への応用の両方にある。

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