論文の概要: Proportional Response: Contextual Bandits for Simple and Cumulative Regret Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02108v3
• Date: Fri, 3 Nov 2023 00:54:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 17:42:35.423819
• Title: Proportional Response: Contextual Bandits for Simple and Cumulative Regret Minimization
• Title（参考訳）: 局所応答:単純かつ累積的な回帰最小化のための文脈帯域
• Authors: Sanath Kumar Krishnamurthy, Ruohan Zhan, Susan Athey, Emma Brunskill
• Abstract要約: 本稿では,文脈的帯域幅設定のための効率的な帯域幅アルゴリズムのファミリーを提案する。 我々のアルゴリズムは任意の関数クラスで動作し、不特定性をモデル化するのに堅牢で、連続したアーム設定で使用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.579719765255927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many applications, e.g. in healthcare and e-commerce, the goal of a contextual bandit may be to learn an optimal treatment assignment policy at the end of the experiment. That is, to minimize simple regret. However, this objective remains understudied. We propose a new family of computationally efficient bandit algorithms for the stochastic contextual bandit setting, where a tuning parameter determines the weight placed on cumulative regret minimization (where we establish near-optimal minimax guarantees) versus simple regret minimization (where we establish state-of-the-art guarantees). Our algorithms work with any function class, are robust to model misspecification, and can be used in continuous arm settings. This flexibility comes from constructing and relying on "conformal arm sets" (CASs). CASs provide a set of arms for every context, encompassing the context-specific optimal arm with a certain probability across the context distribution. Our positive results on simple and cumulative regret guarantees are contrasted with a negative result, which shows that no algorithm can achieve instance-dependent simple regret guarantees while simultaneously achieving minimax optimal cumulative regret guarantees.
• Abstract（参考訳）: 医療や電子商取引など多くの応用において、文脈的盗賊の目標は、実験の終わりに最適な治療の割り当てポリシーを学ぶことであるかもしれない。 つまり、単純な後悔を最小限に抑えることです。 しかし、この目的はまだ未定である。 本稿では,確率的文脈的帯域設定のための計算効率の良い帯域幅アルゴリズムの新たなファミリを提案する。そこでは,累積後悔最小化(準最適最小化)と単純後悔最小化(最先端保証の確立)の重みをチューニングパラメータが決定する。 我々のアルゴリズムは任意の関数クラスで動作し、モデルの誤特定に頑健であり、継続的なarm設定で使用できる。 この柔軟性は、"conformal arm sets"(cass)の構築と依存から生まれる。 CASは、コンテキスト分布にまたがる特定の確率で、コンテキスト固有の最適アームを含む、コンテキスト毎に一組のアームを提供する。 単純かつ累積的後悔保証に対する我々の肯定的な結果は負の結果と対比され、最小限の累積後悔保証を同時に達成しながら、インスタンス依存の単純な後悔保証を達成できないことを示す。

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