論文の概要: POP: Prior-fitted Optimizer Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15473v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 10:27:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.03007
• Title: POP: Prior-fitted Optimizer Policies
• Title（参考訳）: POP: 事前に適合したオプティマイザポリシー
• Authors: Jan Kobiolka, Christian Frey, Gresa Shala, Arlind Kadra, Erind Bedalli, Josif Grabocka,
• Abstract要約: POP(Prior Policies Policies)は、文脈情報に基づいて段階的に座標を予測できるメタ学習モデルである。 本モデルは,不適合な目的から抽出した数百万の合成最適化問題に基づいて学習した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.784587787548436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Optimization refers to the task of finding extrema of an objective function. Classical gradient-based optimizers are highly sensitive to hyperparameter choices. In highly non-convex settings their performance relies on carefully tuned learning rates, momentum, and gradient accumulation. To address these limitations, we introduce POP (Prior-fitted Optimizer Policies), a meta-learned optimizer that predicts coordinate-wise step sizes conditioned on the contextual information provided in the optimization trajectory. Our model is learned on millions of synthetic optimization problems sampled from a novel prior spanning both convex and non-convex objectives. We evaluate POP on an established benchmark including 47 optimization functions of various complexity, where it consistently outperforms first-order gradient-based methods, non-convex optimization approaches (e.g., evolutionary strategies), Bayesian optimization, and a recent meta-learned competitor under matched budget constraints. Our evaluation demonstrates strong generalization capabilities without task-specific tuning.
• Abstract（参考訳）: 最適化とは、目的関数の極限を求めるタスクを指す。 古典的な勾配に基づくオプティマイザはハイパーパラメータの選択に非常に敏感である。 非常に非凸な環境では、その性能は注意深く調整された学習率、運動量、勾配の蓄積に依存している。 これらの制約に対処するために,最適化トラジェクトリで提供されるコンテキスト情報に基づいて,座標方向のステップサイズを予測可能なメタ学習型オプティマイザであるPOP(Prior-fitted Optimizer Policies)を導入する。 本モデルは, 凸と非凸の両目的にまたがる新しい手法を用いて, 数百万の合成最適化問題から学習した。 POPは、様々な複雑性の47の最適化関数を含む確立されたベンチマークにおいて、一階勾配法、非凸最適化アプローチ(例えば、進化的戦略)、ベイズ最適化、そして近年の予算制約に適合したメタ学習競合よりも一貫して優れる。 本評価では,タスク固有のチューニングを使わずに,強力な一般化能力を示す。

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