Utilitarian Algorithm Configuration for Infinite Parameter Spaces

要約

功利主義的アルゴリズム構成は、特定のアルゴリズムのパラメーター空間を自動的に検索して、特定の入力セットに対する特定のユーティリティ関数によって測定されるパフォーマンスを最適化するための汎用手法です。
最近導入された実用的な構成手順は、返されたパラメータ化に関する最適性の保証を提供しながら、根本的な問題の困難さに適応していることが証明されています。
ただし、これらのアプローチの適用可能性は、有限で比較的小規模なパラメーターのセットのみを検索するという事実によって大幅に制限されます。
連続パラメータまたは数えられないパラメータを持つアルゴリズムの構成空間を効果的に検索することはできません。
この論文では、COUP (Continuous, Optimistic Utilitarian Procrastination) と名付けた新しい手順を紹介します。
COUP は、無限のパラメーター空間を効率的に検索して、適切な構成を迅速に見つけるように設計されています。
さらに、COUP は、有限パラメータ空間に適用した場合、以前の実用的な構成手順の理論上の利点を維持しながら、実証的にも実験的にも大幅に高速化されています。

要約(オリジナル)

Utilitarian algorithm configuration is a general-purpose technique for automatically searching the parameter space of a given algorithm to optimize its performance, as measured by a given utility function, on a given set of inputs. Recently introduced utilitarian configuration procedures offer optimality guarantees about the returned parameterization while provably adapting to the hardness of the underlying problem. However, the applicability of these approaches is severely limited by the fact that they only search a finite, relatively small set of parameters. They cannot effectively search the configuration space of algorithms with continuous or uncountable parameters. In this paper we introduce a new procedure, which we dub COUP (Continuous, Optimistic Utilitarian Procrastination). COUP is designed to search infinite parameter spaces efficiently to find good configurations quickly. Furthermore, COUP maintains the theoretical benefits of previous utilitarian configuration procedures when applied to finite parameter spaces but is significantly faster, both provably and experimentally.

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