ベイズ最適化における獲得関数の動的パラメータ調整に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-1-5

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Study on Dynamic Parameter Adjustment of Acquisition Function in Bayesian Optimization

著者名: 張 天奕（室蘭工業大学）,渡邉 真也（室蘭工業大学）,韓 嘉奕（室蘭工業大学）

著者名(英語): Tianyi Zhang (Muroran Institute of technology Division of Information and Electronic Engineering)

キーワード: ベイズ最適化|獲得関数|動的パラメータ調整動的パラメータ調整|Bayesian Optimization|Acquisition Function|Dynamic Parameter Adjustment

要約(日本語): ベイズ最適化は，評価の計算コストが高い問題に対して広く適用されて，近似関数情報に基づき最も有望と思われる次の探索点を獲得関数から得られる期待値を基に決定するため，適切な獲得関数の設定が探索において重要な役割を果たす．また，各獲得関数には探索と探査のバランスをとるためのパラメータが存在し，その値により期待値が最良となる点も大きく変動するため，探索効率にも大きな影響力を持つ．未知の特徴を持つ対象問題に対して最適な獲得関数およびそのハイパーパラメータ調整を事前に行うことは難しく，経験則に基づき試行錯誤的に決定するしかないのが現状である．近似関数の精度等により最適な獲得関数設定は異なることが予想されるため，動的に最適な獲得関数の切り替えおよびパラメータ調整を行うメカニズムが強く求められる．本研究では、近似関数の精度と探索点の分布状況に応じて獲得関数のパラメータ調整を動的に行う新たな手法を提案する。