論文の概要: Kernel Learning for Sample Constrained Black-Box Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20533v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 05:32:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.872176
• Title: Kernel Learning for Sample Constrained Black-Box Optimization
• Title（参考訳）: サンプル制約付きブラックボックス最適化のためのカーネル学習
• Authors: Rajalaxmi Rajagopalan, Yu-Lin Wei, Romit Roy Choudhury,
• Abstract要約: 本稿では,ガウス過程のカーネルを学習するための新しい手法を提案する。 我々の考えは、変分オートエンコーダの潜在空間に連続的なカーネル空間を作成し、最適なカーネルを特定するための補助最適化を実行することである。 結果は、合成ベンチマーク関数だけでなく、実際のアプリケーションにも当てはまる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.054093620465401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Black box optimization (BBO) focuses on optimizing unknown functions in high-dimensional spaces. In many applications, sampling the unknown function is expensive, imposing a tight sample budget. Ongoing work is making progress on reducing the sample budget by learning the shape/structure of the function, known as kernel learning. We propose a new method to learn the kernel of a Gaussian Process. Our idea is to create a continuous kernel space in the latent space of a variational autoencoder, and run an auxiliary optimization to identify the best kernel. Results show that the proposed method, Kernel Optimized Blackbox Optimization (KOBO), outperforms state of the art by estimating the optimal at considerably lower sample budgets. Results hold not only across synthetic benchmark functions but also in real applications. We show that a hearing aid may be personalized with fewer audio queries to the user, or a generative model could converge to desirable images from limited user ratings.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス最適化(BBO)は、高次元空間における未知関数の最適化に焦点を当てている。 多くのアプリケーションにおいて、未知の関数のサンプリングは高価であり、厳密なサンプル予算を課している。 現在進行中の作業は、カーネル学習として知られる関数の形状や構造を学ぶことで、サンプル予算の削減に進んでいる。 本稿では,ガウス過程のカーネルを学習するための新しい手法を提案する。 我々の考えは、変分オートエンコーダの潜在空間に連続的なカーネル空間を作成し、最適なカーネルを特定するための補助最適化を実行することである。 提案手法であるKernel Optimized Blackbox Optimization (KOBO) は, かなり低いサンプル予算で最適度を推定することにより, 最先端技術よりも優れていることを示す。 結果は、合成ベンチマーク関数だけでなく、実際のアプリケーションにも当てはまる。 補聴器はユーザに対してより少ない音声クエリでパーソナライズされるか,あるいは生成モデルが限られたユーザ評価から望ましい画像に収束する可能性があることを示す。

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