manual でのparameter selection

[yuki-asano]

現状、parameter searchの方法として、

• random_search
  https://github.com/issp-center-dev/PHYSBO/blob/master/physbo/search/discrete/policy.py#L137
• bayes_search
  https://github.com/issp-center-dev/PHYSBO/blob/master/physbo/search/discrete/policy.py#L205

の２通りが実装されているかと思います。
これらに加え、ユーザがmanualでactionを指定できる機能が実装されると有用に感じたのですがいかがでしょうか？
今後実装の予定はございますでしょうか？

実験からのinteractive実行でPHYSBOを活用させていただいているのですが、登録しそこねたり失敗した実験を再実験したい場合に、actionのmanual selection機能があると有用かと感じました。

[yomichi]

policy.write(action, t) でアクションと目的関数の値を明示的に書き込めますが、現状は policy が持つ候補点から渡したアクションが削除されないのであまり良くないですね。今後どうにかします（毎回削除を試みると $O(\log n)$ かかるので ）。

policy の生成時にアクションと目的関数の組を initial_data として渡せますので、ひとまずこれを利用してください。
https://issp-center-dev.github.io/PHYSBO/manual/master/ja/notebook/tutorial_once_mode.html

[yuki-asano]

ご回答ありがとうございます．

policy.write(action, t) でアクションと目的関数の値を明示的に書き込めますが、現状は policy が持つ候補点から渡したアクションが削除されないのであまり良くないですね。今後どうにかします（毎回削除を試みると かかるので ）。

今後の対応をご検討いただきありがとうございます．
こちらが解決すると私の要望も満たされると感じました．

起きていることをもう少し説明させていただくと，
私のように実験とインタラクティブでやっている場合，
policy.write(action, t)の前に，
評価値tが必要で，
評価値tを得るためには実験をする必要があり，
実験をするためにはパラメータが必要，というのがあります．

手順にすると以下のようになり，

• サーチする(random_serach() or bayes_search() )
• actionとパラメータを得る
• パラメータで実験をする
• 評価値tを得る．
• policy.write(action, t)で書き込む

ここで最初のxxx_search()を介さずに，
actionを手動で決めてpolicy.write()で書き込んでしまうと，
次回以降にxxx_search()した時に，同じactionが呼ばれてしまう可能性があるかもしれない？
と思いこのissueにて質問させていただきました．

実験をしていると，時間の都合上，何度かに分けて実験と評価と行う必要があるため，

policy の生成時にアクションと目的関数の組を initial_data として渡せますので、ひとまずこれを利用してください。

をしている上で，上記のような機能が実装されていると嬉しいな，と感じました．

よろしくお願いいたします．

[yuki-asano]

@k-kitai @yomichi ご対応ありがとうございました．