論文の概要: Learning Regions of Interest for Bayesian Optimization with Adaptive Level-Set Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13371v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 09:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 17:34:20.400560
• Title: Learning Regions of Interest for Bayesian Optimization with Adaptive Level-Set Estimation
• Title（参考訳）: 適応レベルセット推定によるベイズ最適化への関心領域の学習
• Authors: Fengxue Zhang, Jialin Song, James Bowden, Alexander Ladd, Yisong Yue, Thomas A. Desautels, Yuxin Chen
• Abstract要約: 本稿では,高信頼領域を適応的にフィルタするBALLETというフレームワークを提案する。 理論的には、BALLETは探索空間を効率的に縮小することができ、標準BOよりも厳密な後悔を示すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.0621253654014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study Bayesian optimization (BO) in high-dimensional and non-stationary scenarios. Existing algorithms for such scenarios typically require extensive hyperparameter tuning, which limits their practical effectiveness. We propose a framework, called BALLET, which adaptively filters for a high-confidence region of interest (ROI) as a superlevel-set of a nonparametric probabilistic model such as a Gaussian process (GP). Our approach is easy to tune, and is able to focus on local region of the optimization space that can be tackled by existing BO methods. The key idea is to use two probabilistic models: a coarse GP to identify the ROI, and a localized GP for optimization within the ROI. We show theoretically that BALLET can efficiently shrink the search space, and can exhibit a tighter regret bound than standard BO without ROI filtering. We demonstrate empirically the effectiveness of BALLET on both synthetic and real-world optimization tasks.
• Abstract（参考訳）: 高次元および非定常シナリオにおけるベイズ最適化(bo)について検討する。 このようなシナリオのための既存のアルゴリズムは、通常、広範囲なハイパーパラメータチューニングを必要とする。 ガウス過程(GP)のような非パラメトリック確率モデルの超レベルセットとして高信頼領域(ROI)を適応的にフィルタするBALLETというフレームワークを提案する。 提案手法は調整が容易であり,既存のBO手法に対処可能な最適化空間の局所領域に焦点を絞ることができる。 鍵となる考え方は、ROIを識別するための粗いGPとROI内の最適化のための局所的なGPの2つの確率モデルを使用することである。 理論的には、BALLETは探索空間を効率的に縮小することができ、ROIフィルタリングなしで標準BOよりも厳密な後悔を示すことができる。 我々は,BALLETが実世界と合成の両方の最適化タスクに与える影響を実証的に示す。

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