論文の概要: Cost Aware Best Arm Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16710v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 16:27:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:58:08.827806
• Title: Cost Aware Best Arm Identification
• Title（参考訳）: コストアウェアによるベストアーム識別
• Authors: Kellen Kanarios, Qining Zhang, Lei Ying
• Abstract要約: emphCost Aware Best Arm Identification (CABAI)と呼ぶ。 そこで我々は,2本腕の単純化モデルにおいて最適であることが証明され,数値実験で驚くほどよく一般化されるCOという低複素性アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.038210624870656
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, we study a best arm identification problem with dual objects. In addition to the classic reward, each arm is associated with a cost distribution and the goal is to identify the largest reward arm using the minimum expected cost. We call it \emph{Cost Aware Best Arm Identification} (CABAI), which captures the separation of testing and implementation phases in product development pipelines and models the objective shift between phases, i.e., cost for testing and reward for implementation. We first derive an theoretic lower bound for CABAI and propose an algorithm called $\mathsf{CTAS}$ to match it asymptotically. To reduce the computation of $\mathsf{CTAS}$, we further propose a low-complexity algorithm called CO, based on a square-root rule, which proves optimal in simplified two-armed models and generalizes surprisingly well in numerical experiments. Our results show (i) ignoring the heterogeneous action cost results in sub-optimality in practice, and (ii) low-complexity algorithms deliver near-optimal performance over a wide range of problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,双対物体に対する最善のアーム識別問題について検討する。 古典的な報酬に加えて、各アームはコスト分布と関連付けられ、最も大きな報酬アームを最小の期待コストで識別することが目標である。 これは、製品開発パイプラインにおけるテストと実装フェーズの分離を捉え、フェーズ間の客観的なシフト、すなわち、テストのコストと実装に対する報酬をモデル化します。 まず CABAI に対する理論的下界を導出し,それを漸近的に一致させるために $\mathsf{CTAS}$ というアルゴリズムを提案する。 さらに,二本腕モデルにおいて最適であることが証明され,数値実験において驚くほどよく一般化される正方根則に基づく,coと呼ばれる低複素性アルゴリズムを提案する。 私たちの結果は (i)不均質な行動費用を無視した場合、実際、最適以下となること、 (II)低複素性アルゴリズムは、幅広い問題に対してほぼ最適性能を提供する。

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