I detta papper anser vi att problemet med Gaussian process (GP) optimering med en extra robusthet krav: Den returnerade punkten kan störas av en motståndare, och vi kräver funktionsvärdet att förbli så hög som möjligt även efter denna perturbation. Detta problem motiveras av inställningar där de underliggande funktionerna under optimerings- och genomförandefaserna är olika, eller när man är intresserad av att hitta en hel region med bra ingångar snarare än bara en enda punkt. Vi visar att standard GP optimering algoritmer inte uppvisar de önskade robusthet egenskaper, och ger en ny förtroende-bundet baserad algoritm STABLEOPT för detta ändamål. Vi fastställer noggrant det antal prover som krävs för att STABLEOPT ska hitta en nära optimal punkt, och vi kompletterar denna garanti med en algoritm-oberoende lägre gräns. Vi demonstrerar experimentellt flera potentiella tillämpningar av intresse med hjälp av verkliga datamängder, och vi visar att STABLEOPT konsekvent lyckas hitta en stabil maximering där flera basmetoder misslyckas.
Det senaste arbetet REF föreslog en robust Bayesian optimering (BO) algoritm och etablerade en teoretisk lägre gräns på det antal som krävs för min-max objektiva utvärderingar för att hitta en nära optimal punkt.
Adversarially Robust Optimization with Gaussian Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}