arXiv 论文提出可弃权贝叶斯固定置信度最佳臂识别算法 S&C
原文标题：Bayesian Fixed-Confidence Best-Arm Identification with Abstention
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该论文研究允许学习器放弃给出最终推荐的贝叶斯固定置信度最佳臂识别问题，在目标错误率 δ 与弃权预算 α 约束下提出 Screen-and-Confirm（S&C）算法并分析其期望停止时间。作者还推导出满足约束的任意算法的最小期望停止时间，在高斯先验与奖励下给出匹配的上下界，并证明禁止弃权时 S&C 达到最优 Θ(1/δ) 依赖，去掉了此前工作中的 log(1/δ) 因子。
- 问题
- 允许弃权的贝叶斯固定置信度最佳臂识别，缺少最优停止时间分析。
- 方法
- 提出Screen-and-Confirm算法，并推导任意满足错误率与弃权预算约束算法的最小期望停止时间上下界。
- 结果
- 高斯先验与奖励下给出匹配上下界；禁止弃权时达到最优Θ(1/δ)，去掉此前上界中的log(1/δ)因子。
- 影响
- A/B测试或推荐选型中允许「样本不足就不下结论」时，可据此设计更省样本的停止规则。
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