タスクフリーな適応型メタブラックボックス最適化

要約

従来のメタブラックボックス最適化は、事前に大量の訓練タスクを必要とする点が課題でした。提案手法のABOMは、ターゲットタスクのデータのみを用いてオンラインでパラメータを適応させることで、事前のタスク配布を不要にします。これにより、未知のタスクに対してもゼロショットで高い最適化性能を発揮することが可能となりました。

全文は有料プランで閲覧できます。