Bayesian Optimization (BO) syftar till att optimera en okänd funktion som är kostsam att utvärdera. Vi fokuserar på tillämpningar där samtidiga funktionsutvärderingar är möjliga. I sådana fall kunde BO välja att antingen sekventiellt utvärdera funktionen (sekventiellt läge) eller utvärdera funktionen vid ett parti av flera ingångar samtidigt (batch-läge). Det sekventiella läget leder i allmänhet till bättre optimeringsprestanda eftersom varje funktionsutvärdering väljs med mer information, medan batch-läget är mer tidseffektivt (mindre antal iterationer). Vårt mål är att kombinera styrkan i båda inställningarna. Vi analyserar systematiskt BO med hjälp av en Gaussian Process som den bakre estimatorn och ger en hybridalgoritm som dynamiskt växlar mellan sekventiell och satsvis med varierande satsstorlekar. Vi motiverar teoretiskt vår algoritm och presenterar experimentella resultat på åtta referens BO-problem. Resultaten visar att vår metod uppnår en betydande hastighetsökning (upp till 78 %) jämfört med sekventiell, utan att drabbas av någon betydande prestandaförlust.
Hybrid sats Bayesian optimering dynamiskt växlar, baserat på det aktuella tillståndet, mellan sekventiell och sats utvärdering politik med varierande satsstorlekar REF.
Hybrid Batch Bayesian Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}