論文の概要: Optimal Baseline Corrections for Off-Policy Contextual Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05736v2
• Date: Wed, 14 Aug 2024 14:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 17:46:37.912691
• Title: Optimal Baseline Corrections for Off-Policy Contextual Bandits
• Title（参考訳）: オフポリティコンテキスト帯域に対する最適ベースライン補正
• Authors: Shashank Gupta, Olivier Jeunen, Harrie Oosterhuis, Maarten de Rijke,
• Abstract要約: オンライン報酬指標の偏りのないオフライン推定を最適化する意思決定ポリシーを学習することを目指している。 学習シナリオにおける同値性に基づく単一のフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、分散最適非バイアス推定器の特徴付けを可能にし、それに対する閉形式解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.740094604552475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The off-policy learning paradigm allows for recommender systems and general ranking applications to be framed as decision-making problems, where we aim to learn decision policies that optimize an unbiased offline estimate of an online reward metric. With unbiasedness comes potentially high variance, and prevalent methods exist to reduce estimation variance. These methods typically make use of control variates, either additive (i.e., baseline corrections or doubly robust methods) or multiplicative (i.e., self-normalisation). Our work unifies these approaches by proposing a single framework built on their equivalence in learning scenarios. The foundation of our framework is the derivation of an equivalent baseline correction for all of the existing control variates. Consequently, our framework enables us to characterize the variance-optimal unbiased estimator and provide a closed-form solution for it. This optimal estimator brings significantly improved performance in both evaluation and learning, and minimizes data requirements. Empirical observations corroborate our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: オフ政治学習パラダイムにより、リコメンデータシステムと一般的なランキングアプリケーションは、意思決定の問題として枠を組むことができ、オンライン報酬メトリックのバイアスのないオフライン見積を最適化する決定ポリシーを学習することを目指している。 偏見のない場合、潜在的に高い分散が生じ、推定分散を減らすために一般的な方法が存在する。 これらの方法は典型的には、加法(ベースライン補正または二重ロバストな方法)または乗法(自己正規化)のいずれかの制御変数を使用する。 我々の研究は、学習シナリオにおける等価性に基づいて構築された単一のフレームワークを提案することによって、これらのアプローチを統一する。 我々のフレームワークの基礎は、既存の制御変数すべてに対する等価なベースライン補正の導出である。 したがって, このフレームワークは, 分散最適アンバイアス推定器を特徴付けることができ, クローズドフォームの解が得られる。 この最適推定器は、評価と学習の両方のパフォーマンスを大幅に改善し、データ要求を最小化する。 経験的観察は我々の理論的な発見を裏付ける。

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