論文の概要: Optimizing Adaptive Experiments: A Unified Approach to Regret Minimization and Best-Arm Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10592v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 11:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 16:41:57.314679
• Title: Optimizing Adaptive Experiments: A Unified Approach to Regret Minimization and Best-Arm Identification
• Title（参考訳）: 適応実験の最適化: 後悔の最小化と最善のアーム識別の統一的アプローチ
• Authors: Chao Qin, Daniel Russo
• Abstract要約: 本稿では,実験内性能と実験後結果の両方を考慮に入れた統一モデルを提案する。 次に、文献の正準結果を統一する大集団における最適性能の理論を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.66863856524397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Practitioners conducting adaptive experiments often encounter two competing priorities: reducing the cost of experimentation by effectively assigning treatments during the experiment itself, and gathering information swiftly to conclude the experiment and implement a treatment across the population. Currently, the literature is divided, with studies on regret minimization addressing the former priority in isolation, and research on best-arm identification focusing solely on the latter. This paper proposes a unified model that accounts for both within-experiment performance and post-experiment outcomes. We then provide a sharp theory of optimal performance in large populations that unifies canonical results in the literature. This unification also uncovers novel insights. For example, the theory reveals that familiar algorithms, like the recently proposed top-two Thompson sampling algorithm, can be adapted to optimize a broad class of objectives by simply adjusting a single scalar parameter. In addition, the theory reveals that enormous reductions in experiment duration can sometimes be achieved with minimal impact on both within-experiment and post-experiment regret.
• Abstract（参考訳）: 適応実験を行う実践者は、実験自体に効果的に治療を割り当てることによる実験のコストの削減と、実験を完了し、集団で治療を実施するための情報収集の2つの課題にしばしば遭遇する。 現在論文は分割され、後悔の最小化の研究は孤立の優先事項に対処し、最善の武装識別の研究は後者のみに焦点をあてている。 本稿では,実験結果と実験結果の両方を考慮した統一モデルを提案する。 次に、文献の正準結果を統一する大集団における最適性能の鋭い理論を提供する。 この統一は、新しい洞察も露呈する。 例えば、この理論は、最近提案されたトップ2のトンプソンサンプリングアルゴリズムのように、単一のスカラーパラメータを単純に調整することで、幅広い目的のクラスを最適化できることを示した。 さらに、実験期間の大幅な短縮は、実験内および実験後の後悔の両方に最小限の影響を与えることができる。

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