論文の概要: Combining Online Learning and Offline Learning for Contextual Bandits with Deficient Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11533v1
• Date: Sat, 24 Jul 2021 05:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 09:58:37.665246
• Title: Combining Online Learning and Offline Learning for Contextual Bandits with Deficient Support
• Title（参考訳）: オンライン学習とオフライン学習を組み合わせたコンテキストバンディット支援
• Authors: Hung Tran-The, Sunil Gupta, Thanh Nguyen-Tang, Santu Rana, Svetha Venkatesh
• Abstract要約: 現在のオフライン政治学習アルゴリズムは、主に逆確率スコア(IPS)重み付けに基づいている。 オフライン学習とオンライン探索を組み合わせた新しい手法を提案する。 提案手法は,最小限のオンライン探索数を用いて理論的保証を伴う最適政策を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.11601029040302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address policy learning with logged data in contextual bandits. Current offline-policy learning algorithms are mostly based on inverse propensity score (IPS) weighting requiring the logging policy to have \emph{full support} i.e. a non-zero probability for any context/action of the evaluation policy. However, many real-world systems do not guarantee such logging policies, especially when the action space is large and many actions have poor or missing rewards. With such \emph{support deficiency}, the offline learning fails to find optimal policies. We propose a novel approach that uses a hybrid of offline learning with online exploration. The online exploration is used to explore unsupported actions in the logged data whilst offline learning is used to exploit supported actions from the logged data avoiding unnecessary explorations. Our approach determines an optimal policy with theoretical guarantees using the minimal number of online explorations. We demonstrate our algorithms' effectiveness empirically on a diverse collection of datasets.
• Abstract（参考訳）: 我々は,コンテキストバンディットにおけるログデータを用いたポリシー学習に対処する。 現在のオフライン政治学習アルゴリズムは、主に逆相対性スコア(IPS)重み付けに基づいており、ロギングポリシーは \emph{full support} を必要とする。 評価ポリシーの任意のコンテキスト/アクションに対する非ゼロ確率。 しかし、現実世界のシステムの多くは、特にアクションスペースが大きく、多くのアクションが報酬の不足や不足している場合に、そのようなロギングポリシーを保証しない。 このようなemph{ Support deficiency} では、オフライン学習は最適なポリシーを見つけるのに失敗する。 本稿では,オフライン学習とオンライン探索を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 オンライン探索はログデータでサポートされたアクションを探索するために使用され、オフライン学習は不要な探索を避けるためにログデータからサポートされたアクションを利用する。 提案手法は,最小限のオンライン探索数を用いて理論的保証を伴う最適政策を決定する。 アルゴリズムの有効性を、さまざまなデータセットで実証的に示します。

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