論文の概要: Design Editing for Offline Model-based Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13964v3
• Date: Sat, 17 Aug 2024 19:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 02:38:38.209528
• Title: Design Editing for Offline Model-based Optimization
• Title（参考訳）: オフラインモデルに基づく最適化のための設計編集
• Authors: Ye Yuan, Youyuan Zhang, Can Chen, Haolun Wu, Zixuan Li, Jianmo Li, James J. Clark, Xue Liu,
• Abstract要約: オフラインモデルベース最適化(MBO)は、デザインとスコアのオフラインデータセットのみを使用してブラックボックスの目的関数を最大化することを目的としている。 一般的なアプローチは、既存の設計とその対応するスコアを使用して代理モデルをトレーニングし、その後、代理モデルに関する勾配ベースの更新を通じて新しい設計を生成することである。 この方法は、サロゲートモデルが見当たらない設計の高得点を誤って予測できるという、アウト・オブ・ディストリビューションの問題に悩まされる。 過度に最適化された設計を校正する前に拡散を利用したオフラインモデルベース最適化のための新しい設計編集手法(DEMO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.701760631151316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Offline model-based optimization (MBO) aims to maximize a black-box objective function using only an offline dataset of designs and scores. These tasks span various domains, such as robotics, material design, and protein and molecular engineering. A common approach involves training a surrogate model using existing designs and their corresponding scores, and then generating new designs through gradient-based updates with respect to the surrogate model. This method suffers from the out-of-distribution issue, where the surrogate model may erroneously predict high scores for unseen designs. To address this challenge, we introduce a novel method, Design Editing for Offline Model-based Optimization} (DEMO), which leverages a diffusion prior to calibrate overly optimized designs. DEMO first generates pseudo design candidates by performing gradient ascent with respect to a surrogate model. Then, an editing process refines these pseudo design candidates by introducing noise and subsequently denoising them with a diffusion prior trained on the offline dataset, ensuring they align with the distribution of valid designs. We provide a theoretical proof that the difference between the final optimized designs generated by DEMO and the prior distribution of the offline dataset is controlled by the noise injected during the editing process. Empirical evaluations on seven offline MBO tasks show that DEMO outperforms various baseline methods, achieving the highest mean rank of 2.1 and a median rank of 1.
• Abstract（参考訳）: オフラインモデルベース最適化(MBO)は、デザインとスコアのオフラインデータセットのみを使用してブラックボックスの目的関数を最大化することを目的としている。 これらのタスクは、ロボット工学、材料設計、タンパク質や分子工学など、さまざまな領域にまたがる。 一般的なアプローチは、既存の設計とその対応するスコアを使用して代理モデルをトレーニングし、その後、代理モデルに関する勾配ベースの更新を通じて新しい設計を生成することである。 この手法は、サロゲートモデルが見当たらない設計の高得点を誤って予測する、アウト・オブ・ディストリビューションの問題に悩まされる。 この課題に対処するために、過度に最適化された設計を校正する前に拡散を利用する新しい手法DEMO(Design Editing for Offline Model-based Optimization)を導入する。 DEMOはまず、サロゲートモデルに対して勾配上昇を行い、擬似設計候補を生成する。 そして、ノイズを導入してこれらの擬似設計候補を洗練させ、その後、オフラインデータセットで事前に訓練された拡散をデノベートし、有効な設計の分布に整合することを保証する。 本稿では、DEMOが生成した最終最適化設計とオフラインデータセットの事前分布との差が、編集過程中に注入されるノイズによって制御されることを示す。 7つのオフラインMBOタスクに対する実証的な評価は、DEMOが様々なベースライン法より優れており、最高ランク2.1、中央ランク1を達成していることを示している。

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