מושגי ליבה
高い安全確率を推定するための効率的な安全境界の提供
תקציר
物理システムのアクティブラーニングにおいて、デザイン空間の探索と安全性制約が重要である。ガウス過程(GPs)は不確実性推定に広く使用され、厳格な安全要件に対応するために利用される。従来のGPメソッドでは、高い分位数の計算コストがかかるモンテカルロサンプリングを使用している。本研究では、後方GPの最大値の中央値に基づく証明可能な安全境界を提供し、高い安全確率を推定するために必要なサンプル数を大幅に削減し、評価時間を短縮しながら精度と探索速度を犠牲にしない方法を提案しています。
סטטיסטיקה
モンテカルロサンプリングはM = 106で行われました。
ציטוטים
"By providing better estimates, we obtain accurate error bounds with much fewer MC samples."
"Our method significantly reduces the number of samples required for estimating high safety probabilities, resulting in faster evaluation without sacrificing accuracy and exploration speed."