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arXiv 发表一步前瞻贝叶斯优化遗憾保证研究

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AI 综述

Shion Takeno 在 arXiv 发布预印本，分析名为 optimal-point variance reduction（OVR）的一步前瞻贝叶斯优化方法，并给出其遗憾保证。该方法仅需后验采样和蒙特卡洛近似。作者给出了采集函数计算中输入域上一致的蒙特卡洛估计误差界，并证明经正则化（便于探索）后的 OVR 可实现趋于零的贝叶斯期望简单遗憾上界。数值实验验证了 OVR 与正则化 OVR 的性能。

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最新进展10月8日 12:00

一步前瞻贝叶斯优化的遗憾界研究：OVR 方法

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10月8日

12:00
arXiv：cs.LG
一步前瞻贝叶斯优化的遗憾界研究：OVR 方法
这篇论文分析了名为 optimal-point variance reduction（OVR）的一步前瞻贝叶斯优化方法，该方法仅需后验采样和蒙特卡洛近似。作者给出了采集函数计算中输入域上一致的蒙特卡洛估计误差界，并证明经正则化（便于探索）后的 OVR 可实现趋于零的贝叶斯期望简单遗憾上界。数值实验验证了 OVR 与正则化 OVR 的性能。

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