論文の概要: Learning to Stop with Surprisingly Few Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10025v2
• Date: Mon, 22 Feb 2021 04:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 11:33:27.356925
• Title: Learning to Stop with Surprisingly Few Samples
• Title（参考訳）: 意外と少ないサンプルで止まることを学ぶ
• Authors: Daniel Russo, Assaf Zeevi, Tianyi Zhang
• Abstract要約: 我々は、無限の地平線最適停止問題を考える。 基礎となる分布が事前分布であるならば、この問題の解は動的プログラミングによって得られる。 この分布に関する情報が欠如している場合、自然な(素朴な)アプローチは "explore-then-exploit" である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.46537996825982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a discounted infinite horizon optimal stopping problem. If the underlying distribution is known a priori, the solution of this problem is obtained via dynamic programming (DP) and is given by a well known threshold rule. When information on this distribution is lacking, a natural (though naive) approach is "explore-then-exploit," whereby the unknown distribution or its parameters are estimated over an initial exploration phase, and this estimate is then used in the DP to determine actions over the residual exploitation phase. We show: (i) with proper tuning, this approach leads to performance comparable to the full information DP solution; and (ii) despite common wisdom on the sensitivity of such "plug in" approaches in DP due to propagation of estimation errors, a surprisingly "short" (logarithmic in the horizon) exploration horizon suffices to obtain said performance. In cases where the underlying distribution is heavy-tailed, these observations are even more pronounced: a ${\it single \, sample}$ exploration phase suffices.
• Abstract（参考訳）: 我々は、無限の地平線最適停止問題を考える。 根底にある分布が事前に知られている場合、この問題の解は動的プログラミング(DP)を介して得られ、よく知られたしきい値の規則によって与えられる。 この分布に関する情報が欠如している場合、自然(素朴な)アプローチは「探索と探索」(explore-then-exploit)であり、未知の分布またはそのパラメータが初期探索段階にわたって推定され、この推定はDPで残存搾取段階に対する行動を決定するのに用いられる。 i)適切なチューニングを行うと、この手法はフルインフォメーションdpソリューションに匹敵するパフォーマンスをもたらす。(ii) 推定誤差の伝播によるdpにおけるこのような「プラグイン」アプローチの感度に関する一般的な知識にもかかわらず、驚くほどの「短い」(地平線の対数)探索地平線が、そのパフォーマンスを得るために十分である。 根底にある分布が重尾な場合、これらの観測はより顕著である:${\it single \, sample}$ 探索位相は十分である。

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