論文の概要: A Bandit Approach with Evolutionary Operators for Model Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05144v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 07:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:29:03.379050
• Title: A Bandit Approach with Evolutionary Operators for Model Selection
• Title（参考訳）: モデル選択のための進化的演算子を用いたバンドアプローチ
• Authors: Margaux Brégère, Julie Keisler,
• Abstract要約: この研究は、モデル選択を無限武装のバンディット問題、すなわち意思決定者が無限数の固定された選択のうちの1つを反復的に選択する問題として定式化する。 アームは、モデルの部分的なトレーニングに対応するアームをトレーニングし、選択するための機械学習モデルである(リソース割り当て)。 本稿では,Audiber らによって導入された UCB-E bandit アルゴリズムに,進化的アルゴリズムからの演算子を組み込んだ Mutant-UCB アルゴリズムを提案する。 3つのオープンソース画像分類データセットで実施されたテストは、この新しい組み合わせ手法の妥当性を証明し、状態よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4604003661048266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work formulates model selection as an infinite-armed bandit problem, namely, a problem in which a decision maker iteratively selects one of an infinite number of fixed choices (i.e., arms) when the properties of each choice are only partially known at the time of allocation and may become better understood over time, via the attainment of rewards.Here, the arms are machine learning models to train and selecting an arm corresponds to a partial training of the model (resource allocation).The reward is the accuracy of the selected model after its partial training.We aim to identify the best model at the end of a finite number of resource allocations and thus consider the best arm identification setup. We propose the algorithm Mutant-UCB that incorporates operators from evolutionary algorithms into the UCB-E (Upper Confidence Bound Exploration) bandit algorithm introduced by Audiber et al.Tests carried out on three open source image classification data sets attest to the relevance of this novel combining approach, which outperforms the state-of-the-art for a fixed budget.
• Abstract（参考訳）: この研究は、モデル選択を無限武装のバンディット問題として定式化し、すなわち、各選択のプロパティが割り当て時に部分的にしか知られておらず、報酬の獲得によって時間とともによりよく理解される場合、意思決定者が無限に固定された選択(つまり、アーム)の1つを反復的に選択する問題である。 報酬は部分訓練後の選択したモデルの精度であり、限られた資源割り当ての最後に最適なモデルを特定することを目的としており、したがって最適なアーム識別設定を検討する。 本稿では,進化的アルゴリズムからの演算子をUPB-E(Upper Confidence Bound Exploration)バンディットアルゴリズムに組み込んだMutant-UCBを提案する。

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