論文の概要: BILBO: BILevel Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02121v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 08:57:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:54.973888
• Title: BILBO: BILevel Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: BILBO:BILevel Bayesian Optimization
• Authors: Ruth Wan Theng Chew, Quoc Phong Nguyen, Bryan Kian Hsiang Low,
• Abstract要約: 双レベル最適化は、2レベル構造を特徴とし、上層問題は最適下層解によって制約される。 我々は,ブラックボックス関数の一般二段階問題に対する新しいアルゴリズムであるBILevel Bayesian Optimization (BILBO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.88993287853141
• License:
• Abstract: Bilevel optimization is characterized by a two-level optimization structure, where the upper-level problem is constrained by optimal lower-level solutions, and such structures are prevalent in real-world problems. The constraint by optimal lower-level solutions poses significant challenges, especially in noisy, constrained, and derivative-free settings, as repeating lower-level optimizations is sample inefficient and predicted lower-level solutions may be suboptimal. We present BILevel Bayesian Optimization (BILBO), a novel Bayesian optimization algorithm for general bilevel problems with blackbox functions, which optimizes both upper- and lower-level problems simultaneously, without the repeated lower-level optimization required by existing methods. BILBO samples from confidence-bounds based trusted sets, which bounds the suboptimality on the lower level. Moreover, BILBO selects only one function query per iteration, where the function query selection strategy incorporates the uncertainty of estimated lower-level solutions and includes a conditional reassignment of the query to encourage exploration of the lower-level objective. The performance of BILBO is theoretically guaranteed with a sublinear regret bound for commonly used kernels and is empirically evaluated on several synthetic and real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 双レベル最適化は、2段階の最適化構造を特徴とし、上層問題は最適下層解によって制約される。 最適低レベル解による制約は、特に雑音、制約、微分自由な設定において重要な課題を生じさせる。 本稿では,BILBO(BILevel Bayesian Optimization, BILevel Bayesian Optimization, BIILBO)を提案する。 BILBOは信頼度に基づく信頼された集合からサンプルを採取し、これは下位レベルにおける準最適性に拘束する。 さらに、BILBOはイテレーション毎に1つの関数クエリのみを選択し、そこでは関数クエリ選択戦略が推定される下位レベルのソリューションの不確実性を取り入れ、下位レベルの目的の探索を促進するためにクエリの条件付き再割り当てを含む。 BILBOの性能は理論上は、よく使われるカーネルのサブ線形後悔で保証されており、いくつかの合成および実世界の問題に対して経験的に評価されている。

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