Vi anser att optimering av sammansatta objektiva funktioner, dvs., av formen f (x) = g(h(x)), där h är en svart-box derivat-fri dyr att värdera funktion med vektor-värderade utgångar, och g är en billig-att-värdera real-värderad funktion. Även om dessa problem kan lösas med standard Bayesian optimering, föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som utnyttjar den sammansatta strukturen av den objektiva funktionen för att avsevärt förbättra provtagningseffektiviteten. Våra tillvägagångssätt modeller h med hjälp av en multi-output Gaussian process och väljer var man kan ta prov med hjälp av den förväntade förbättring utvärderas på den implicita icke-Gaussian posterior på f, som vi kallar förväntad förbättring för sammansatta funktioner (EI-CF). Även om EI-CF inte kan beräknas i sluten form, ger vi en ny stokastisk gradient uppskattning som tillåter dess effektiva maximering. Vi visar också att vårt tillvägagångssätt är asymptotiskt konsekvent, d.v.s. att det återvinner en globalt optimal lösning när provtagningsansträngningen växer till oändlighet, vilket generaliserar tidigare konvergensresultat för klassisk förväntad förbättring. Numeriska experiment visar att vårt tillvägagångssätt dramatiskt överträffar standard Bayesian optimering riktmärken, vilket minskar enkel ånger av flera storleksordningar.
Vår föreslagna provtagningspolicy generaliserar också den förväntade förbättringen för sammansatta funktioner REF, som kan erhållas som ett specialfall när U är känd.
Bayesian Optimization of Composite Functions
{'venue': 'In Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:354-363, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}