Lipschitz 空间中未知价值函数的预算分配
机器学习
2025-10-21 v2
摘要
构建学习模型通常需要评估大量中间模型，包括特征选择、模型结构搜索和参数调优期间考虑的模型。中间模型的评估会影响后续模型探索决策。虽然先验知识可以提供初始质量估计，但真实性能只有在评估后才能显现。在本文中，我们解决了在有限预算下最优分配给探索中间模型空间的挑战。我们将此形式化为一个关于未知价值函数在 Lipschitz 空间中的一般预算分配问题。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.10605,
title = {Budget Allocation for Unknown Value Functions in a Lipschitz Space},
author = {MohammadHossein Bateni and Hossein Esfandiari and Samira HosseinGhorban and Alireza Mirrokni and Radin Shahdaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10605},
year = {2025}
}