論文の概要: An Analysis of Safety Guarantees in Multi-Task Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08555v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 10:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.413082
• Title: An Analysis of Safety Guarantees in Multi-Task Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: マルチタスクベイズ最適化における安全保証の分析
• Authors: Jannis O. Luebsen, Annika Eichler,
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化フレームワークへの追加情報ソースの統合について述べる。 これらの情報ソース間の相互依存性は未知の相関行列を用いてモデル化される。 最適化プロセス全体を通して制約満足度を維持するために、一様誤差境界をどのように調整する必要があるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper addresses the integration of additional information sources into a Bayesian optimization framework while ensuring that safety constraints are satisfied. The interdependencies between these information sources are modeled using an unknown correlation matrix. We explore how uniform error bounds must be adjusted to maintain constraint satisfaction throughout the optimization process, considering both Bayesian and frequentist statistical perspectives. This is achieved by appropriately scaling the error bounds based on a confidence interval that can be estimated from the data. Furthermore, the efficacy of the proposed approach is demonstrated through experiments on two benchmark functions and a controller parameter optimization problem. Our results highlight a significant improvement in sample efficiency, demonstrating the methods suitability for optimizing expensive-to-evaluate functions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイズ最適化フレームワークへの追加情報ソースの統合に対処し,安全性の制約を満たすことを保証する。 これらの情報ソース間の相互依存性は未知の相関行列を用いてモデル化される。 ベイズ的および頻繁な統計的視点を考慮し、最適化過程を通して制約満足度を維持するために、一様誤差境界をどのように調整するかを考察する。 これは、データから推定できる信頼区間に基づいて、エラー境界を適切にスケーリングすることで達成される。 さらに,2つのベンチマーク関数と制御パラメータ最適化問題を用いて,提案手法の有効性を実証した。 本研究は,コスト対評価関数の最適化に適した手法を示すとともに,サンプル効率の大幅な向上を図ったものである。

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