論文の概要: Optimal Multi-Fidelity Best-Arm Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03033v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 08:02:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:29:27.252089
• Title: Optimal Multi-Fidelity Best-Arm Identification
• Title（参考訳）: 最適マルチフィデリティベストアーム同定
• Authors: Riccardo Poiani, Rémy Degenne, Emilie Kaufmann, Alberto Maria Metelli, Marcello Restelli,
• Abstract要約: バンディットのベストアーム識別において、アルゴリズムは、できるだけ早く特定の精度で、最高平均報酬の腕を見つけることを任務とする。 マルチフィデリティのベストアーム識別について検討し、低コストで低いフィデリティ(正確な平均推定値を持たない)で腕をサンプリングすることを選択できる。 この問題に対処するためのいくつかの方法が提案されているが、その最適性は、特に最適な腕を特定するのに必要な総コストのゆるやかな下限のため、未解決のままである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.23078799972188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In bandit best-arm identification, an algorithm is tasked with finding the arm with highest mean reward with a specified accuracy as fast as possible. We study multi-fidelity best-arm identification, in which the algorithm can choose to sample an arm at a lower fidelity (less accurate mean estimate) for a lower cost. Several methods have been proposed for tackling this problem, but their optimality remain elusive, notably due to loose lower bounds on the total cost needed to identify the best arm. Our first contribution is a tight, instance-dependent lower bound on the cost complexity. The study of the optimization problem featured in the lower bound provides new insights to devise computationally efficient algorithms, and leads us to propose a gradient-based approach with asymptotically optimal cost complexity. We demonstrate the benefits of the new algorithm compared to existing methods in experiments. Our theoretical and empirical findings also shed light on an intriguing concept of optimal fidelity for each arm.
• Abstract（参考訳）: バンディットのベストアーム識別において、アルゴリズムは、できるだけ早く特定の精度で、最高平均報酬の腕を見つけることを任務とする。 そこで本研究では,低忠実度(正確な平均推定値を持たない)の腕を低コストでサンプリングするアルゴリズムを提案する。 この問題に対処するためのいくつかの方法が提案されているが、その最適性は、特に最適な腕を特定するのに必要な総コストのゆるやかな下限のため、未解決のままである。 最初のコントリビューションは、コストの複雑さに対する厳密でインスタンス依存の低いバウンダリです。 下界に特徴付けられる最適化問題の研究は、計算効率の良いアルゴリズムを考案するための新たな洞察を与え、漸近的に最適なコスト複雑性を持つ勾配に基づくアプローチを提案する。 実験における既存手法と比較して,新しいアルゴリズムの利点を実証する。 私たちの理論的および経験的な発見は、各腕に最適な忠実さという興味深い概念にも光を当てました。

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