Inverse Bayesian Optimization: Learning Human Search Strategies in a Sequential Optimization Task.
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian optimization is a popular algorithm for sequential optimization of a latent objective function when sampling from the objective is costly. The search path of the algorithm is governed by the acquisition function, which defines the agent's search strategy. Conceptually, the acquisition function characterizes how the optimizer balances exploration and exploitation when searching for the optimum of the latent objective. In this paper, we explore the inverse problem of Bayesian optimization; we seek to estimate the agent's latent acquisition function based on observed search paths. We introduce a probabilistic solution framework for the inverse problem which provides a principled framework to quantify both the variability with which the agent performs the optimization task as well as the uncertainty around their estimated acquisition function. We illustrate our methods by analyzing human behavior from an experiment which was designed to force subjects to balance exploration and exploitation in search of an invisible target location. We find that while most subjects demonstrate clear trends in their search behavior, there is significant variation around these trends from round to round. A wide range of search strategies are exhibited across the subjects in our study, but upper confidence bound acquisition functions offer the best fit for the majority of subjects. Finally, some subjects do not map well to any of the acquisition functions we initially consider; these subjects tend to exhibit exploration preferences beyond that of standard acquisition functions to capture. Guided by the model discrepancies, we augment the candidate acquisition functions to yield a superior fit to the human behavior in this task.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».