כתבה
arXiv cs.LG ·
קליברציה-מכוונת של GP לאופטימיזציה Bayesiana
Goal-Oriented Lower-Tail Calibration of Gaussian Processes for Bayesian Optimization
במאמר זה, נחקרה קליברציה-מכוונת של GP לאופטימיזציה Bayesiana. נציג tcGP, מתודה פוסט-הוק שמשלבת שני סוגי קליברציה. התוצאות המדעיות היו טובות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2605.20145v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Gaussian process (GP) predictive distributions are commonly used in Bayesian optimization (BO) to guide the selection of evaluation points for expensive objective functions. The choice of kernel and hyperparameters has a strong influence on the exploration--exploitation trade-off. For minimization, sampling criteria such as expected improvement (EI) depend on both the probability mass below the current best value and the shape of the predictive distribution in this region. This article studies goal-oriented calibration of GP predictive distributions below a low threshold $t$ in the noiseless setting, for standard GP models with hyperparameters selected by maximum likelihood. We consider two complementary forms of calibration below $
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית