論文の概要: Beyond Regrets: Geometric Metrics for Bayesian Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01981v3
- Date: Thu, 07 Nov 2024 23:16:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 18:11:17.587816
- Title: Beyond Regrets: Geometric Metrics for Bayesian Optimization
- Title（参考訳）: レグレッツを超えて:ベイズ最適化のための幾何学的メトリクス
- Authors: Jungtaek Kim,
- Abstract要約: 我々は4つの新しい幾何学的指標、すなわち精度、リコール、平均等級、平均距離を提案する。
これらの測定により、クエリポイントとグローバルオプティマの両方の幾何を考慮したベイズ最適化アルゴリズムやクエリポイントの比較が可能となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.346298077607419
- License:
- Abstract: Bayesian optimization is a principled optimization strategy for a black-box objective function. It shows its effectiveness in a wide variety of real-world applications such as scientific discovery and experimental design. In general, the performance of Bayesian optimization is reported through regret-based metrics such as instantaneous, simple, and cumulative regrets. These metrics only rely on function evaluations, so that they do not consider geometric relationships between query points and global solutions, or query points themselves. Notably, they cannot discriminate if multiple global solutions are successfully found. Moreover, they do not evaluate Bayesian optimization's abilities to exploit and explore a search space given. To tackle these issues, we propose four new geometric metrics, i.e., precision, recall, average degree, and average distance. These metrics allow us to compare Bayesian optimization algorithms considering the geometry of both query points and global optima, or query points. However, they are accompanied by an extra parameter, which needs to be carefully determined. We therefore devise the parameter-free forms of the respective metrics by integrating out the additional parameter. Finally, we validate that our proposed metrics can provide more delicate interpretation of Bayesian optimization, on top of assessment via the conventional metrics.
- Abstract（参考訳）: ベイズ最適化は、ブラックボックスの目的関数に対する原則化された最適化戦略である。
科学的な発見や実験的な設計など、様々な現実世界の応用において有効性を示す。
一般に、ベイズ最適化のパフォーマンスは、即時、単純、累積的な後悔といった後悔に基づく指標によって報告される。
これらの指標は関数評価にのみ依存するため、クエリポイントとグローバルソリューション間の幾何学的関係やクエリポイント自体を考慮しない。
特に、複数の大域的解が見つかると区別できない。
さらに、与えられた探索空間を利用して探索するベイズ最適化の能力を評価していない。
これらの課題に対処するため、我々は4つの新しい幾何学的指標(精度、リコール、平均等級、平均距離)を提案する。
これらの測定により、クエリポイントとグローバルオプティマの両方の幾何を考慮したベイズ最適化アルゴリズムやクエリポイントの比較が可能となる。
しかし、それらは余分なパラメータを伴っていて、慎重に決める必要があります。
そこで,パラメータを付加することにより,各指標のパラメータフリーな形式を考案する。
最後に,提案手法がベイズ最適化をより微妙に解釈できることを示す。
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