論文の概要: Quantile Learn-Then-Test: Quantile-Based Risk Control for Hyperparameter Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17358v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 15:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 13:25:07.075803
• Title: Quantile Learn-Then-Test: Quantile-Based Risk Control for Hyperparameter Optimization
• Title（参考訳）: 量子学習Then-Test:ハイパーパラメータ最適化のための量子ベースのリスク制御
• Authors: Amirmohammad Farzaneh, Sangwoo Park, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: この研究は、リスク尺度の量子化に関する統計的保証を提供するために設計された、Learning-then-test (LTT)の変種を導入する。 本稿では,提案アルゴリズムを無線アクセススケジューリング問題に適用することにより,本手法の実用的利点について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.14499894307206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increasing adoption of Artificial Intelligence (AI) in engineering problems calls for the development of calibration methods capable of offering robust statistical reliability guarantees. The calibration of black box AI models is carried out via the optimization of hyperparameters dictating architecture, optimization, and/or inference configuration. Prior work has introduced learn-then-test (LTT), a calibration procedure for hyperparameter optimization (HPO) that provides statistical guarantees on average performance measures. Recognizing the importance of controlling risk-aware objectives in engineering contexts, this work introduces a variant of LTT that is designed to provide statistical guarantees on quantiles of a risk measure. We illustrate the practical advantages of this approach by applying the proposed algorithm to a radio access scheduling problem.
• Abstract（参考訳）: エンジニアリング問題における人工知能(AI)の採用の増加は、堅牢な統計的信頼性を保証するキャリブレーション手法の開発を要求する。 ブラックボックスAIモデルの校正は、アーキテクチャ、最適化、および/または推論設定を規定するハイパーパラメータの最適化によって行われる。 従来の研究は、平均的な性能測定の統計的保証を提供するハイパーパラメータ最適化(HPO)の校正手順であるLearning-then-test (LTT)を導入している。 工学的文脈におけるリスク認識の目的を制御することの重要性を認識し、リスク尺度の定量化に関する統計的保証を提供するために設計されたLTTの変種を導入する。 本稿では,提案アルゴリズムを無線アクセススケジューリング問題に適用することにより,本手法の実用的利点について述べる。

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