論文の概要: SnAKe: Bayesian Optimization with Pathwise Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00060v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 19:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 15:36:23.745638
• Title: SnAKe: Bayesian Optimization with Pathwise Exploration
• Title（参考訳）: SnAKe: パスワイズ探索によるベイズ最適化
• Authors: Jose Pablo Folch, Shiqiang Zhang, Robert M Lee, Behrang Shafei, David Walz, Calvin Tsay, Mark van der Wilk, Ruth Misener
• Abstract要約: 本稿では,イテレーション間の大きな入力変更を行う場合,関数評価のコストが大幅に増大する,という新しい設定について考察する。 本稿では,この問題を考察し,適応接続サンプルを用いた逐次ベイズ最適化(SnAKe)を導入する。 将来のクエリを考慮し、入力コストを最小限に抑える最適化パスをプリエンプティブに構築することで、ソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.807656882149319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian Optimization is a very effective tool for optimizing expensive black-box functions. Inspired by applications developing and characterizing reaction chemistry using droplet microfluidic reactors, we consider a novel setting where the expense of evaluating the function can increase significantly when making large input changes between iterations. We further assume we are working asynchronously, meaning we have to decide on new queries before we finish evaluating previous experiments. This paper investigates the problem and introduces 'Sequential Bayesian Optimization via Adaptive Connecting Samples' (SnAKe), which provides a solution by considering future queries and preemptively building optimization paths that minimize input costs. We investigate some convergence properties and empirically show that the algorithm is able to achieve regret similar to classical Bayesian Optimization algorithms in both the synchronous and asynchronous settings, while reducing the input costs significantly.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化は高価なブラックボックス関数を最適化するための非常に効果的なツールである。 液滴マイクロ流体反応器を用いた反応化学の開発とキャラクタリゼーションに着想を得て, 繰り返し間で大きな入力変化を行う際に, 機能評価に要する費用が大幅に増加するような新しい設定を考える。 さらに、我々は非同期に作業していると仮定する。つまり、以前の実験の評価を終える前に、新しいクエリを決定する必要がある。 本稿では,この問題を調査し,将来の問合せを考慮し,入力コストを最小化する最適化パスをプリエンプティブに構築することで解決する「適応接続サンプルによるベイズ最適化」(snake)を提案する。 コンバージェンス特性について検討し,従来のベイズ最適化アルゴリズムと同様に,入力コストを大幅に削減しつつ,同期と非同期の両方で後悔を達成できることを実証的に示す。

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