論文の概要: Understanding High-Dimensional Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09198v2
• Date: Tue, 10 Jun 2025 12:46:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:39.564897
• Title: Understanding High-Dimensional Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 高次元ベイズ最適化の理解
• Authors: Leonard Papenmeier, Matthias Poloczek, Luigi Nardi,
• Abstract要約: 最近の研究は、高次元実世界のタスクに対して単純なベイズ最適化法がうまく機能していることを報告している。 我々は,高次元BOで生じる課題を明らかにし,最近の手法が成功した理由を説明する。 そこで本研究では,これらの知見を応用して最先端性能を実現する,MSRと呼ばれる単純なMLEの変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.07879230384311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work reported that simple Bayesian optimization (BO) methods perform well for high-dimensional real-world tasks, seemingly contradicting prior work and tribal knowledge. This paper investigates why. We identify underlying challenges that arise in high-dimensional BO and explain why recent methods succeed. Our empirical analysis shows that vanishing gradients caused by Gaussian process (GP) initialization schemes play a major role in the failures of high-dimensional Bayesian optimization (HDBO) and that methods that promote local search behaviors are better suited for the task. We find that maximum likelihood estimation (MLE) of GP length scales suffices for state-of-the-art performance. Based on this, we propose a simple variant of MLE called MSR that leverages these findings to achieve state-of-the-art performance on a comprehensive set of real-world applications. We present targeted experiments to illustrate and confirm our findings.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、単純なベイズ最適化(BO)法が高次元実世界のタスクに対してうまく機能し、以前の作業や部族の知識と矛盾しているように見えることを報告している。 本論文はその理由を考察する。 我々は,高次元BOで生じる課題を特定し,最近の手法が成功した理由を説明する。 実験により,高次元ベイズ最適化(HDBO)の失敗において,ガウス過程(GP)初期化スキームによる勾配の消失が重要な役割を担い,局所探索行動を促進する手法が課題に適していることが示唆された。 GP長の最大誤差推定(MLE)は,最先端性能に十分であることがわかった。 そこで本研究では,MSRと呼ばれるMLEの簡易な変種を提案する。 本研究は,本研究の成果を実証し,確認するために,対象とする実験を提示する。

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