En stor utmaning i Bayesian Optimization är gränsfrågan (Swersky, 2017) där en algoritm spenderar alltför många utvärderingar nära gränsen för sitt sökutrymme. I detta dokument föreslår vi BOCK, Bayesian Optimization med Cylindrical Kernels, vars grundidé är att omvandla kulgeometrin i sökområdet med hjälp av en cylindrisk omvandling. På grund av den förändrade geometrin, spenderar Gaussian Process-baserade surrogat modell mindre budget söker nära gränsen, samtidigt koncentrera sina insatser relativt mer nära centrum av sökregionen, där vi förväntar oss att lösningen ska vara lokaliserad. Vi utvärderar BOCK utförligt, visar att det inte bara är mer exakt och effektiv, men det skalar också framgångsrikt till problem med en dimensionalitet så högt som 500. Vi visar att bättre noggrannhet och skalbarhet av BOCK även tillåter optimering blygsamt storlek neurala nätverkslager, liksom neurala nätverk hyperparametrar.
BOCK-algoritmen för Oh et al. REF använder en cylindrisk omvandling av sökytan för att uppnå skalbarhet till höga dimensioner.
BOCK : Bayesian Optimization with Cylindrical Kernels
{'venue': 'Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, Stockholm, Sweden, PMLR 80, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}