論文の概要: Batch Bayesian Optimization via Particle Gradient Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04722v1
• Date: Sat, 10 Sep 2022 18:10:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 12:32:51.717733
• Title: Batch Bayesian Optimization via Particle Gradient Flows
• Title（参考訳）: 粒子勾配流によるバッチベイズ最適化
• Authors: Enrico Crovini, Simon L. Cotter, Konstantinos Zygalakis and Andrew B. Duncan
• Abstract要約: ブラックボックスとしてしか利用できない,あるいは評価に費用がかかる対象関数のグローバルな最適化方法を示す。 確率測度の空間上の多点予測確率に基づく新しい関数を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian Optimisation (BO) methods seek to find global optima of objective functions which are only available as a black-box or are expensive to evaluate. Such methods construct a surrogate model for the objective function, quantifying the uncertainty in that surrogate through Bayesian inference. Objective evaluations are sequentially determined by maximising an acquisition function at each step. However, this ancilliary optimisation problem can be highly non-trivial to solve, due to the non-convexity of the acquisition function, particularly in the case of batch Bayesian optimisation, where multiple points are selected in every step. In this work we reformulate batch BO as an optimisation problem over the space of probability measures. We construct a new acquisition function based on multipoint expected improvement which is convex over the space of probability measures. Practical schemes for solving this `inner' optimisation problem arise naturally as gradient flows of this objective function. We demonstrate the efficacy of this new method on different benchmark functions and compare with state-of-the-art batch BO methods.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化(BO)法は,ブラックボックスとしてのみ利用可能か,評価に費用がかかる対象関数のグローバルな最適化を求める。 このような手法は目的関数の代理モデルを構築し、ベイズ予想を通じてその代理関数の不確かさを定量化する。 各ステップで取得関数を最大化することにより、客観的評価を順次決定する。 しかし、この補助的最適化問題は、獲得関数の非凸性、特にバッチベイズ最適化の場合、ステップ毎に複数の点が選択されるため、非常に非自明である。 本研究では,確率測度空間上の最適化問題としてバッチBOを再構成する。 確率測度空間上での凸である多点予測改善に基づく新たな獲得関数を構築する。 この「インナー」最適化問題を解くための実践的スキームは、この目的関数の勾配流として自然に生じる。 異なるベンチマーク関数に対する新しい手法の有効性を実証し、最先端のバッチBO法と比較する。

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