論文の概要: Bayesian Optimization under Stochastic Delayed Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09341v1
• Date: Sun, 19 Jun 2022 07:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 21:54:21.553743
• Title: Bayesian Optimization under Stochastic Delayed Feedback
• Title（参考訳）: 確率遅延フィードバックによるベイズ最適化
• Authors: Arun Verma, Zhongxiang Dai, Bryan Kian Hsiang Low
• Abstract要約: 既存のBOメソッドは、関数評価(フィードバック)が学習者の即時または固定遅延後に利用可能であると仮定する。 本稿では,遅延フィードバックを待ちながら新しい関数クエリを選択するジレンマに効率よく対処する,線形後悔保証付きアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.16843889404038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian optimization (BO) is a widely-used sequential method for zeroth-order optimization of complex and expensive-to-compute black-box functions. The existing BO methods assume that the function evaluation (feedback) is available to the learner immediately or after a fixed delay. Such assumptions may not be practical in many real-life problems like online recommendations, clinical trials, and hyperparameter tuning where feedback is available after a random delay. To benefit from the experimental parallelization in these problems, the learner needs to start new function evaluations without waiting for delayed feedback. In this paper, we consider the BO under stochastic delayed feedback problem. We propose algorithms with sub-linear regret guarantees that efficiently address the dilemma of selecting new function queries while waiting for randomly delayed feedback. Building on our results, we also make novel contributions to batch BO and contextual Gaussian process bandits. Experiments on synthetic and real-life datasets verify the performance of our algorithms.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化 (bayesian optimization, bo) は、複雑で高価なブラックボックス関数のゼロ次最適化に広く使われている逐次法である。 既存のBOメソッドは、関数評価(フィードバック)が学習者の即時または固定遅延後に利用可能であると仮定する。 このような仮定は、オンラインレコメンデーション、臨床試験、ハイパーパラメータチューニングなど、ランダムな遅延後にフィードバックが利用できる多くの現実的な問題では実用的ではないかもしれない。 これらの問題の実験的並列化の恩恵を受けるために、学習者は遅れるフィードバックを待つことなく、新しい関数評価を開始する必要がある。 本稿では,BOの確率的遅延フィードバック問題について考察する。 ランダムに遅延したフィードバックを待ちながら、新しい関数クエリを選択するジレンマに効率よく対処するサブ線形後悔保証付きアルゴリズムを提案する。 この結果をもとに,バッチboやコンテクストガウスプロセスバンディットへの新たな貢献も行います。 合成および実生活データセットの実験は、アルゴリズムの性能を検証する。

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