論文の概要: Ensemble Distributionally Robust Bayesian Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07565v1
• Date: Fri, 08 May 2026 10:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.001696
• Title: Ensemble Distributionally Robust Bayesian Optimisation
• Title（参考訳）: 分布ロバストなベイズ最適化をアンサンブルする
• Authors: Tigran Ramazyan, Denis Derkach,
• Abstract要約: 文脈分布の不確実性下でのゼロ階最適化について検討する。 データの複雑でノイズの多い性質に対してBOをより堅牢にするための一般的な戦略は、サロゲートモデルとしてアンサンブルを採用することである。 本稿では,連続したコンテキストを管理しながら計算的に抽出可能な分散ロバストベイズ最適化のアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8164433158925594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study zeroth-order optimisation under context distributional uncertainty, a setting commonly tackled using Bayesian optimisation (BO). A prevailing strategy to make BO more robust to the complex and noisy nature of data is to employ an ensemble as the surrogate model, thereby mitigating the weaknesses of any single model. In this study, we propose a novel algorithm for Ensemble Distributionally Robust Bayesian Optimisation that remains computationally tractable while managing continuous context. We obtain theoretical sublinear regret bounds, improving current state-of-the-art results. We show that our method's empirical behaviour aligns with its theoretical guarantees.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化 (BO) を用いて, 文脈分布の不確実性の下でのゼロ階最適化について検討した。 データの複雑でノイズの多い性質に対してBOをより堅牢にするための一般的な戦略は、サロゲートモデルとしてアンサンブルを用いることで、任意の単一モデルの弱点を軽減することである。 本研究では,連続したコンテキストを管理しながら計算可能であり続ける分散ロバストベイズ最適化のための新しいアルゴリズムを提案する。 理論的サブ線形後悔境界を求め, 現状を改良した。 本手法の実証行動は理論的保証と一致していることを示す。

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