能活性仮説検定における仮説排除の有限サンプル解析
arXiv cs.LG / 2026/5/5
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要点
- 本論文は、逐次設定における固定信頼度・有限サンプルの能動（active）仮説検定問題を扱い、仮説の排除が停止時間に与える影響を分析する。
- champion（優勝候補）ごとの能動的な対抗集合を段階的に刈り込み、残った仮説へ観測（センシング）努力を再配分する「排除拡張 Track-and-Stop」アルゴリズムを提案する。
- 排除により、仮説集合を縮小したことで追跡（tracking）や集中（concentration）に関する定数が改善され、期待停止時間に対する非漸近的な上界が導出される。
- より速い排除と信頼保証の弱体化とのトレードオフを調整するための「攻撃性（aggressiveness）パラメータ」も導入する。
- 合成ガウス分布の実験により、有限サンプルでの排除の有効性という理論予測が確認される。
