ベイズ最適化でも局所解になる可能性はある？
はい、ベイズ最適化でも局所解に陥る可能性があります。ベイズ最適化は、未知の目的関数をベイズ的にモデル化し、そのモデルを使用して探索空間内で最適解を見つける手法です。ベイズ最適化では、ベイズ的更新を行いながら、最も有望な領域を探索し、次に評価する点を選択します。
局所解に陥る可能性があるのは、主に以下の理由によります。
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事前情報の不足: ベイズ最適化は、事前情報を元に目的関数のモデルを構築します。十分な事前情報がない場合や、目的関数の挙動が複雑な場合、探索が局所的な領域に偏ってしまう可能性があります。
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サンプリングの誤差: ベイズ最適化では、目的関数のモデルを用いて探索空間内でサンプリングを行います。サンプリングの精度が低い場合、局所解に陥る可能性が高まります。
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適切な探索手法の選択: ベイズ最適化には、探索手法として異なるアルゴリズムや戦略があります。適切な探索手法を選択しない場合、局所解への収束が促進される可能性があります。
これらの要因により、ベイズ最適化でも局所解に陥る可能性があります。局所解に陥った場合でも、新しい情報を取り入れることで局所解から脱出し、より良い解を見つけることができる場合もあります。したがって、ベイズ最適化では、探索の多様性を保つことが重要であり、局所解に陥るリスクを最小限に抑えるために工夫が必要です。