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全局优化策略的贝叶斯参数估计效果是否优于短视策略?(CS CC)

贝叶斯自适应推理在心理物理学中广泛用于估计心理测量参数。大多数应用程序使用近视一步一步策略,这只能优化即时效用。人们普遍期望的是,可以在一定程度上显式优化的全局优化策略可以大大提高近视策略的性能。在比较近视和全局策略的有限研究中,期望并未受到挑战,研究人员仍在大力投资以实现全局优化。那真的值得吗?本文基于实验仿真提供了一个令人沮丧的答案,该仿真结果比较了全局和近视策略在多个模型参数估计中的性能改进和计算负担。研究发现,除了(近视策略的)最紧迫的后续步骤之外,全局策略的新增视野对优化最佳全局效用的贡献微不足道。推导了数学递归,以证明随着该步骤进一步推向未来,每个改进的水平步骤的效用提高的贡献将迅速减少。

原文标题:Can Global Optimization Strategy Outperform Myopic Strategy for Bayesian Parameter Estimation?

原文:Bayesian adaptive inference is widely used in psychophysics to estimate psychometric parameters. Most applications used myopic one-step ahead strategy which only optimizes the immediate utility. The widely held expectation is that global optimization strategies that explicitly optimize over some horizon can largely improve the performance of the myopic strategy. With limited studies that compared myopic and global strategies, the expectation was not challenged and researchers are still investing heavily to achieve global optimization. Is that really worthwhile? This paper provides a discouraging answer based on experimental simulations comparing the performance improvement and computation burden between global and myopic strategies in parameter estimation of multiple models. The finding is that the added horizon in global strategies has negligible contributions to the improvement of optimal global utility other than the most immediate next steps (of myopic strategy). Mathematical recursion is derived to prove that the contribution of utility improvement of each added horizon step diminishes fast as that step moves further into the future.

原文作者:Juanping Zhu, Hairong Gu

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.00373

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