論文の概要: Robust Multi-Objective Bayesian Optimization Under Input Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07549v2
• Date: Wed, 16 Feb 2022 12:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 12:34:30.371034
• Title: Robust Multi-Objective Bayesian Optimization Under Input Noise
• Title（参考訳）: 入力雑音下におけるロバスト多目的ベイズ最適化
• Authors: Samuel Daulton, Sait Cakmak, Maximilian Balandat, Michael A. Osborne, Enlu Zhou, Eytan Bakshy
• Abstract要約: 多くの製造プロセスにおいて、設計パラメータはランダムな入力ノイズを受けており、結果として製品は期待よりも性能が低い。 本研究では,入力雑音に頑健な最初の多目的BO法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.603887040015888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is a sample-efficient approach for tuning design parameters to optimize expensive-to-evaluate, black-box performance metrics. In many manufacturing processes, the design parameters are subject to random input noise, resulting in a product that is often less performant than expected. Although BO methods have been proposed for optimizing a single objective under input noise, no existing method addresses the practical scenario where there are multiple objectives that are sensitive to input perturbations. In this work, we propose the first multi-objective BO method that is robust to input noise. We formalize our goal as optimizing the multivariate value-at-risk (MVaR), a risk measure of the uncertain objectives. Since directly optimizing MVaR is computationally infeasible in many settings, we propose a scalable, theoretically-grounded approach for optimizing MVaR using random scalarizations. Empirically, we find that our approach significantly outperforms alternative methods and efficiently identifies optimal robust designs that will satisfy specifications across multiple metrics with high probability.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(bayesian optimization、bo)は、設計パラメータをチューニングし、高価なブラックボックスのパフォーマンスメトリクスを最適化するサンプル効率の高い手法である。 多くの製造プロセスにおいて、設計パラメータはランダムな入力ノイズにさらされ、結果としてしばしば期待よりも性能の低い製品となる。 入力雑音下で1つの目的を最適化するためにBO法が提案されているが、入力摂動に敏感な複数の目的が存在する現実的なシナリオに対処する手法は存在しない。 本研究では,入力雑音に対してロバストな最初の多目的bo法を提案する。 我々は,不確実な目標のリスク尺度である多変量値リスク(MVaR)の最適化を目標とする。 MVaRを直接最適化することは、多くの設定で計算不可能であるため、ランダムなスカラー化を用いてMVaRを最適化するためのスケーラブルで理論的なアプローチを提案する。 実験により,本手法は代替手法を著しく上回り,複数のメトリクスの仕様を満たす最適なロバストな設計を高い確率で効率的に同定する。

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