Senaste arbetet med Bayesian optimering har visat sin effektivitet i global optimering av svåra svart-box objektiva funktioner. Många verkliga optimeringsproblem av intresse har också begränsningar som är okända a priori. I detta dokument studerar vi Bayesian optimering för begränsade problem i det allmänna fallet att buller kan vara närvarande i begränsningar funktioner, och målet och begränsningar kan utvärderas självständigt. Vi ger motiverande praktiska exempel och presenterar en allmän ram för att lösa sådana problem. Vi visar effektiviteten i vår strategi för att optimera prestanda online latent Dirichlet tilldelning med förbehåll för ämne sparity begränsningar, tuning ett neuralt nätverk givet test-tid minne begränsningar, och optimera Hamiltonian Monte Carlo för att uppnå maximal effektivitet på en fast tid, under förutsättning att passera standard konvergens diagnostik.
Bayesian optimering under begränsningar: Prior art har föreslagit formuleringar för begränsad Bayesian optimering som generaliserar den modellbaserade behandlingen av målet till begränsningsfunktioner REF.
Bayesian Optimization with Unknown Constraints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}