Constrained Preferential Bayesian Optimization and Its Application in Banner Ad Design
Koki Iwai, Yusuke Kumagae, Yuki Koyama, Masahiro Hamasaki, Masataka Goto
优惠贝叶斯优化(PBO)是贝叶斯优化的一种变体,它观察到相对偏好(例如,成对比较)而不是直接客观值,使其特别适用于人圈场景。 然而,现实世界的优化任务往往涉及不平等限制,现有的PBO方法尚未解决。 为了填补这一空白,我们提出了受限制的优惠贝叶斯优化(CPBO),这是PBO的扩展,首次纳入了不平等约束。 具体来说,我们为此提出了一种新的获取功能。 我们的技术评估表明,我们的CPBO方法通过专注于探索可行的区域,成功地确定了最佳解决方案。 作为实际应用,我们还介绍了使用CPBO进行横幅广告设计的设计师在循环系统,其中目标是设计师的主观偏好,约束确保了目标预测的点击率。 我们与专业广告设计师进行了用户研究,展示了我们的方法在指导现实世界约束下的创意设计的潜在好处。
Preferential Bayesian optimization (PBO) is a variant of Bayesian optimization that observes relative preferences (e.g., pairwise comparisons) instead of direct objective values, making it especially suitable for human-in-the-loop scenarios. However, real-world optimization tasks often involve inequality constraints, which existing PBO methods have not yet addressed. To fill this gap, we propose constrained preferential Bayesian optimization (CPBO), an extension of PBO that incorporates inequali...