論文の概要: Non-Asymptotic Analysis of a UCB-based Top Two Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05431v3
• Date: Mon, 6 Nov 2023 22:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 20:10:07.977441
• Title: Non-Asymptotic Analysis of a UCB-based Top Two Algorithm
• Title（参考訳）: UCBに基づくトップ2アルゴリズムの非漸近解析
• Authors: Marc Jourdan, R\'emy Degenne
• Abstract要約: バンディット識別のためのトップ2サンプリングルールは、2つの候補アームの中から次のアームを選択する方法である。 提案するUCBベースのトップ2は,非漸近的保証と競合経験性能を同時に享受する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.18804572788063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A Top Two sampling rule for bandit identification is a method which selects the next arm to sample from among two candidate arms, a leader and a challenger. Due to their simplicity and good empirical performance, they have received increased attention in recent years. However, for fixed-confidence best arm identification, theoretical guarantees for Top Two methods have only been obtained in the asymptotic regime, when the error level vanishes. In this paper, we derive the first non-asymptotic upper bound on the expected sample complexity of a Top Two algorithm, which holds for any error level. Our analysis highlights sufficient properties for a regret minimization algorithm to be used as leader. These properties are satisfied by the UCB algorithm, and our proposed UCB-based Top Two algorithm simultaneously enjoys non-asymptotic guarantees and competitive empirical performance.
• Abstract（参考訳）: バンディット識別のためのトップ2サンプリングルールは、2つの候補アーム、リーダー、挑戦者の中から次のアームを選択する方法である。 その単純さと優れた経験的パフォーマンスにより、近年は注目を集めている。 しかし、固定信頼最善腕識別では、最上位2つの方法に対する理論的保証は、誤差レベルが失われるときのみ漸近的に得られる。 そこで本論文では,誤りレベルを考慮に入れたトップ2アルゴリズムのサンプル複雑性について,最初の非漸近上限を導出する。 本分析では,後悔最小化アルゴリズムをリーダとして使用するのに十分な特性を強調する。 これらの特性は UCB アルゴリズムによって満足され,提案した UCB ベースの Top Two アルゴリズムは非漸近的保証と競合的経験的性能を同時に享受する。

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