論文の概要: Optimizing Through Change: Bounds and Recommendations for Time-Varying Bayesian Optimization Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18963v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 08:49:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:31.624182
• Title: Optimizing Through Change: Bounds and Recommendations for Time-Varying Bayesian Optimization Algorithms
• Title（参考訳）: 変化の最適化:時変ベイズ最適化アルゴリズムにおける境界と勧告
• Authors: Anthony Bardou, Patrick Thiran,
• Abstract要約: 本稿では,TVBOアルゴリズムの累積後悔を軽度かつ現実的な仮定のみに限定した最初の分析法を提案する。 この分析に基づいて,TVBOアルゴリズムの推薦を定式化し,それに従うアルゴリズム(BOLT)がTVBOの最先端技術よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.224009487402768
• License:
• Abstract: Time-Varying Bayesian Optimization (TVBO) is the go-to framework for optimizing a time-varying, expensive, noisy black-box function. However, most of the solutions proposed so far either rely on unrealistic assumptions on the nature of the objective function or do not offer any theoretical guarantees. We propose the first analysis that asymptotically bounds the cumulative regret of TVBO algorithms under mild and realistic assumptions only. In particular, we provide an algorithm-independent lower regret bound and an upper regret bound that holds for a large class of TVBO algorithms. Based on this analysis, we formulate recommendations for TVBO algorithms and show how an algorithm (BOLT) that follows them performs better than the state-of-the-art of TVBO through experiments on synthetic and real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 時変ベイズ最適化(英: Time-Varying Bayesian Optimization、TVBO)は、時変で高価でノイズの多いブラックボックス関数を最適化するためのゴートフレームワークである。 しかし、これまで提案された解のほとんどは、目的関数の性質に関する非現実的な仮定に依存するか、理論的な保証を提供しない。 本稿では,TVBOアルゴリズムの累積的後悔を,軽度かつ現実的な仮定のみで漸近的に束縛する最初の解析法を提案する。 特に,大規模なTVBOアルゴリズムでは,アルゴリズムに依存しない低い後悔境界と,上位後悔境界が成立する。 この分析に基づいて,TVBOアルゴリズムの推薦を定式化し,それに続くアルゴリズム(BOLT)が,合成および実世界の問題に対する実験を通じて,TVBOの最先端技術よりも優れた性能を示すことを示す。

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