論文の概要: Optimization Proxies using Limited Labeled Data and Training Time -- A Semi-Supervised Bayesian Neural Network Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03085v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 08:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 15:15:46.121002
• Title: Optimization Proxies using Limited Labeled Data and Training Time -- A Semi-Supervised Bayesian Neural Network Approach
• Title（参考訳）: 限定ラベル付きデータとトレーニング時間を用いた最適化プロキシ -半スーパービジョンベイズニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Parikshit Pareek, Abhijith Jayakumar, Kaarthik Sundar, Deepjyoti Deka, Sidhant Misra,
• Abstract要約: 制約のある最適化問題は、在庫や電力網などの様々な工学システムで発生する。 標準ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの機械学習プロキシは、ラベル付きデータが不足し、トレーニング時間が制限された実用的な環境では有効ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.26805553822503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Constrained optimization problems arise in various engineering systems such as inventory management and power grids. Standard deep neural network (DNN) based machine learning proxies are ineffective in practical settings where labeled data is scarce and training times are limited. We propose a semi-supervised Bayesian Neural Networks (BNNs) based optimization proxy for this complex regime, wherein training commences in a sandwiched fashion, alternating between a supervised learning step for minimizing cost, and an unsupervised learning step for enforcing constraint feasibility. We show that the proposed semi-supervised BNN outperforms DNN architectures on important non-convex constrained optimization problems from energy network operations, achieving up to a tenfold reduction in expected maximum equality gap and halving the inequality gaps. Further, the BNN's ability to provide posterior samples is leveraged to construct practically meaningful probabilistic confidence bounds on performance using a limited validation data, unlike prior methods.
• Abstract（参考訳）: 制約付き最適化問題は、在庫管理や電力網など、さまざまなエンジニアリングシステムで発生する。 標準ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの機械学習プロキシは、ラベル付きデータが不足し、トレーニング時間が制限された実用的な環境では有効ではない。 本稿では,この複雑なシステムに対する半教師付きベイズニューラルネットワーク(BNN)に基づく最適化プロキシを提案し,サンドイッチ方式でトレーニングを開始することにより,コストを最小化するための教師付き学習ステップと,制約実現性を強制するための教師なし学習ステップを交互に行う。 提案した半教師付きBNNは、エネルギーネットワーク操作から重要な非凸制約最適化問題に対してDNNアーキテクチャよりも優れており、期待される最大等式ギャップの最大10倍の削減を実現し、不等式ギャップを半減することを示す。 さらに、BNNの後方サンプル提供能力を利用して、従来の方法とは異なり、限定されたバリデーションデータを用いて、性能に有意義な確率的信頼境界を構築する。

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