概要
SPADEは、オフラインブラックボックス最適化において、サポートされていない領域での予測の過信を防ぐためのツールです。
本手法は、フォワードサロゲートモデリングを較正された条件付き拡散問題として扱い、kNNサポート事前情報を注入することで、固定データセットからの探索において、モデルが未知のデータ領域を誤って「良い」と評価してしまうOOD (Out-Of-Distribution) 悪用問題に対処します。
これにより、予測の精度と信頼性が向上し、より堅牢な最適化が可能になります。
主に、オフラインブラックボックス最適化の研究者や実務家、および機械学習モデルの堅牢性を向上させたい開発者が想定ユーザーです。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- GPU必須
- 研究ツール
- ブラックボックス最適化
- 機械学習
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 6 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |