BoTorch项目中深度核学习模型在贝叶斯优化中的应用探索
2025-06-25 12:05:18作者:龚格成
背景介绍
在材料科学领域,电子显微镜作为昂贵且耗时的"黑箱"函数,使得研究人员需要采用主动学习策略来优化实验过程。BoTorch作为基于PyTorch的贝叶斯优化库,为解决这类问题提供了强大工具。本文探讨如何将深度核学习(DKL)模型集成到BoTorch框架中,特别是针对多目标优化场景的应用。
深度核学习模型架构
核心模型采用卷积神经网络作为特征提取器,结合高斯过程构建深度核学习系统。特征提取网络包含两个卷积层和最大池化层,最终通过动态生成的全连接层输出特征向量。这种设计允许模型自动适应不同尺寸的输入图像。
高斯过程部分采用变分推断策略,使用Cholesky分解处理变分分布,并学习诱导点位置。模型实现了posterior
方法以兼容BoTorch的离散优化函数,并处理了各种输入形状的转换问题。
单目标优化实现
在单目标场景下,该DKL模型已成功应用于贝叶斯优化流程。模型与LogExpectedImprovement
获取函数配合良好,能够通过optimize_acqf_discrete()
函数有效选择候选样本。关键实现点包括:
- 输入形状的动态处理,支持不同维度的图像输入
- 特征提取层参数的动态初始化
- 后验分布的标准化输出接口
- 噪声处理和超参数管理
多目标优化挑战
将DKL模型扩展至多目标场景面临以下技术挑战:
- 多模型集成问题:需要将多个DKL模型组合成
ModelListGP
结构 - 获取函数兼容性:确保模型输出与
qNEHVI
等高级获取函数兼容 - 特征共享策略:不同目标是否需要共享特征提取器或使用独立网络
- 计算效率优化:多模型联合训练的计算开销管理
技术实现建议
针对多目标DKL模型的实现,建议考虑以下技术路线:
- 采用独立特征提取器:为每个目标训练专门的DKL模型,通过
ModelListGP
集成 - 共享底层特征:设计部分共享的网络结构,平衡模型容量和训练效率
- 渐进式训练策略:先预训练特征提取器,再联合优化高斯过程部分
- 自定义获取函数:必要时调整获取函数实现以适应DKL特性
应用前景
这种技术组合在材料科学领域具有广阔应用前景,特别是在以下场景:
- 高成本实验的主动学习设计
- 多目标材料性能优化
- 微观结构图像的特征自动提取与关联分析
- 跨尺度材料性能预测
随着深度学习和贝叶斯优化技术的不断发展,这种融合方法将为材料发现和优化提供更强大的工具。
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