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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-17 15:50 ベイズ最適化における代理モデルの性能比較 ○下山 翔（明大）・野村将寛（サイバーエージェント）  IBISML2019-7 |
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| 抄録 | （和） | ベイズ最適化は，過去のデータから目的関数を推定する代理モデルを用いて次の探索点を効率的に選択できるため，機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータ最適化などの様々な分野で利用されている． ベイズ最適化における代表的な代理モデルとしてガウス過程とランダムフォレストが存在するが，これらの代理モデルの性質が性能に与える影響に関する議論は十分になされていない． 本研究では，ノイズの有無，次元数および性質の異なるベンチマーク関数に対する実験により，代理モデルの性質が性能に与える影響についての考察を行う． |
| （英） | Bayesian optimization can efficiently select the next search point by using a surrogate model that estimates an objective function from past data, so it is used in various fields including hyperparameter optimization of machine learning algorithms. Although Gaussian process and random forest are the representative surrogate models in Bayesian optimization, effects of properties of these surrogate models on the performance are not sufficiently discussed. In this study, we examine the effects of properties of these surrogate models on the performance by experiments on benchmark functions with different noise levels, number of dimensions and characteristics. |
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| キーワード | （和） | ベイズ最適化 / ガウス過程 / ランダムフォレスト / expected improvement / / / / |
| （英） | Bayesian optimization / Gaussian process / random forest / expected improvement / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 89, IBISML2019-7, pp. 43-50, 2019年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2019-7 | |
| 発行日 | 2019-06-10 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2019-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2019-06-17 - 2019-06-19 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ベイズ最適化における代理モデルの性能比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Comparison of Surrogate Models in Bayesian Optimization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ最適化 / Bayesian optimization |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian process |
| キーワード(3)（和/英） | ランダムフォレスト / random forest |
| キーワード(4)（和/英） | expected improvement / expected improvement |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下山 翔 / Sho Shimoyama / シモヤマ ショウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野村 将寛 / Masahiro Nomura / ノムラ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社サイバーエージェント (略称： サイバーエージェント) CyberAgent, Inc. (略称： CA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-17 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2019-7 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.89 |
| ページ範囲 | pp.43-50 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2019-06-10 (IBISML) |
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