論文の概要: Adjusted Expected Improvement for Cumulative Regret Minimization in Noisy Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04901v1
• Date: Tue, 10 May 2022 13:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 21:35:23.492963
• Title: Adjusted Expected Improvement for Cumulative Regret Minimization in Noisy Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 雑音ベイズ最適化における累積レギュレット最小化の調整
• Authors: Shouri Hu, Haowei Wang, Zhongxiang Dai, Bryan Kian Hsiang Low, Szu Hui Ng
• Abstract要約: 期待された改善(EI)を累積的後悔の下でより良いパフォーマンスに適応する。 予測改善コスト (EIC) アルゴリズムを開発した。 我々は,2乗指数共分散カーネルに対して,EICのほぼ最適後悔上限を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.09074678044762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The expected improvement (EI) is one of the most popular acquisition functions for Bayesian optimization (BO) and has demonstrated good empirical performances in many applications for the minimization of simple regret. However, under the evaluation metric of cumulative regret, the performance of EI may not be competitive, and its existing theoretical regret upper bound still has room for improvement. To adapt the EI for better performance under cumulative regret, we introduce a novel quantity called the evaluation cost which is compared against the acquisition function, and with this, develop the expected improvement-cost (EIC) algorithm. In each iteration of EIC, a new point with the largest acquisition function value is sampled, only if that value exceeds its evaluation cost. If none meets this criteria, the current best point is resampled.This evaluation cost quantifies the potential downside of sampling a point, which is important under the cumulative regret metric as the objective function value in every iteration affects the performance measure. We further establish in theory a near-optimal regret upper bound of EIC for the squared-exponential covariance kernel under mild regularity conditions, and perform experiments to illustrate the improvement of EIC over several popular BO algorithms.
• Abstract（参考訳）: 期待改善(ei)はベイズ最適化(bo)の最も一般的な獲得関数の1つであり、単純な後悔の最小化のために多くのアプリケーションで優れた経験的性能を示している。 しかし、累積的後悔の評価基準では、EIの性能は競争力がなく、既存の理論的後悔の上限は改善の余地がある。 累積的後悔による性能向上のためにeiを適応させるために, 獲得関数と比較した評価コストと呼ばれる新しい量を導入するとともに, 期待改善コスト(eic)アルゴリズムを開発した。 EICの各イテレーションでは、その値がその評価コストを超える場合に限り、最大の取得関数値を持つ新しいポイントをサンプリングする。 この評価コストは、各イテレーションの目的関数値がパフォーマンス指標に影響を与えるため、累積的後悔計量の下で重要である点をサンプリングする潜在的な欠点を定量化する。 さらに、理論上は、二乗指数共分散カーネルの極小正規性条件下でのEICのほぼ最適後悔上限を確立し、いくつかのBOアルゴリズムに対するEICの改善を示す実験を行う。

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