Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Safety in Safe Bayesian Optimization

論文の概要: On Safety in Safe Bayesian Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12948v1
Date: Tue, 19 Mar 2024 17:50:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 13:04:26.690012
Title: On Safety in Safe Bayesian Optimization
Title（参考訳）: 安全ベイズ最適化の安全性について
Authors: Christian Fiedler, Johanna Menn, Lukas Kreisköther, Sebastian Trimpe,
Abstract要約: 本稿では,一般的なSafeOpt型アルゴリズムの安全性に関する3つの問題について検討する。まず、これらのアルゴリズムはガウス過程(GP)回帰に対する頻繁な境界の不確実性に批判的に依存する。第二に、ターゲット関数の再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)ノルム上の上限を仮定する。第3に、SafeOptと派生アルゴリズムは離散的な検索空間に依存しており、高次元問題に適用することは困難である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9045432488022485
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Optimizing an unknown function under safety constraints is a central task in robotics, biomedical engineering, and many other disciplines, and increasingly safe Bayesian Optimization (BO) is used for this. Due to the safety critical nature of these applications, it is of utmost importance that theoretical safety guarantees for these algorithms translate into the real world. In this work, we investigate three safety-related issues of the popular class of SafeOpt-type algorithms. First, these algorithms critically rely on frequentist uncertainty bounds for Gaussian Process (GP) regression, but concrete implementations typically utilize heuristics that invalidate all safety guarantees. We provide a detailed analysis of this problem and introduce Real-\b{eta}-SafeOpt, a variant of the SafeOpt algorithm that leverages recent GP bounds and thus retains all theoretical guarantees. Second, we identify assuming an upper bound on the reproducing kernel Hilbert space (RKHS) norm of the target function, a key technical assumption in SafeOpt-like algorithms, as a central obstacle to real-world usage. To overcome this challenge, we introduce the Lipschitz-only Safe Bayesian Optimization (LoSBO) algorithm, which guarantees safety without an assumption on the RKHS bound, and empirically show that this algorithm is not only safe, but also exhibits superior performance compared to the state-of-the-art on several function classes. Third, SafeOpt and derived algorithms rely on a discrete search space, making them difficult to apply to higher-dimensional problems. To widen the applicability of these algorithms, we introduce Lipschitz-only GP-UCB (LoS-GP-UCB), a variant of LoSBO applicable to moderately high-dimensional problems, while retaining safety.
Abstract（参考訳）: 安全制約下での未知の機能の最適化は、ロボット工学、バイオメディカルエンジニアリング、その他多くの分野において中心的な課題であり、より安全なベイズ最適化(BO)が用いられる。これらの応用の安全性クリティカルな性質のため、これらのアルゴリズムの理論的安全性保証が現実世界に変換されることが最も重要である。本研究では,一般的なSafeOpt型アルゴリズムの安全性に関する3つの問題について検討する。第一に、これらのアルゴリズムはガウス過程(GP)回帰に対する頻繁な不確実性境界に依存しているが、具体的な実装は通常、すべての安全保証を無効にするヒューリスティックを利用する。本稿では,この問題を詳細に解析し,最近のGP境界を利用したSafeOptアルゴリズムの変種であるReal-\b{eta}-SafeOptを導入する。第二に、ターゲット関数の再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)ノルム上の上限を仮定することは、SafeOptのようなアルゴリズムにおける重要な技術的仮定である。この課題を克服するために、RKHS境界に仮定せずに安全性を保証するLipschitz-only Safe Bayesian Optimization (LoSBO)アルゴリズムを導入し、このアルゴリズムが安全であるだけでなく、いくつかの関数クラスの最先端よりも優れた性能を示すことを実証的に示す。第3に、SafeOptと派生アルゴリズムは離散的な検索空間に依存しており、高次元問題に適用することは困難である。これらのアルゴリズムの適用性を広げるために,Lipschitz のみの GP-UCB (LoS-GP-UCB) を導入する。

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