論文の概要: A Region-Shrinking-Based Acceleration for Classification-Based Derivative-Free Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11036v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 03:31:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 17:22:45.925595
• Title: A Region-Shrinking-Based Acceleration for Classification-Based Derivative-Free Optimization
• Title（参考訳）: 分類に基づくデリバティブフリー最適化のための領域分割に基づく高速化
• Authors: Tianyi Han, Jingya Li, Zhipeng Guo and Yuan Jin
• Abstract要約: 分類に基づく微分自由最適化アルゴリズムの枠組みについて検討する。 本稿では,RACE-CARSというアルゴリズムを提案する。 言語モデル・アズ・ア・サービスのためのブラックボックスチューニングと合成機能の実験は、「RACE-CARS」の効率を実証的に示す
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7613356452316697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Derivative-free optimization algorithms play an important role in scientific and engineering design optimization problems, especially when derivative information is not accessible. In this paper, we study the framework of classification-based derivative-free optimization algorithms. By introducing a concept called hypothesis-target shattering rate, we revisit the computational complexity upper bound of this type of algorithms. Inspired by the revisited upper bound, we propose an algorithm named "RACE-CARS", which adds a random region-shrinking step compared with "SRACOS" (Hu et al., 2017).. We further establish a theorem showing the acceleration of region-shrinking. Experiments on the synthetic functions as well as black-box tuning for language-model-as-a-service demonstrate empirically the efficiency of "RACE-CARS". An ablation experiment on the introduced hyperparameters is also conducted, revealing the mechanism of "RACE-CARS" and putting forward an empirical hyperparameter-tuning guidance.
• Abstract（参考訳）: デリバティブフリー最適化アルゴリズムは、特にデリバティブ情報がアクセスできない場合に、科学的および工学的設計最適化問題において重要な役割を果たす。 本稿では,分類に基づくデリバティブフリー最適化アルゴリズムの枠組みについて検討する。 仮説目標破砕率という概念を導入することで、この種のアルゴリズムの計算複雑性の上界を再考する。 再検討した上界にインスパイアされたアルゴリズム「RACE-CARS」は,SRACOS(Hu et al., 2017)と比較してランダムな領域収縮ステップを付加する。 . さらに、領域収縮の加速を示す定理を確立する。 合成機能および言語モデル・アズ・ア・サービスのためのブラックボックスチューニングの実験は、「RACE-CARS」の効率を実証的に示す。 また,導入したハイパーパラメーターに対するアブレーション実験を行い,"レースカー"のメカニズムを明らかにし,経験的なハイパーパラメータチューニング指導を行った。

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