非参数模型平均在贝叶斯优化中的应用.pdf
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摘要
近年来贝叶斯优化在求解黑盒优化问题中应用越来越广泛，已成为超参数
优化的主流方法。贝叶斯优化由目标函数的概率代理模型和决定下一采样点的
采集函数组成。它做为一种黑盒优化方法，其表现非常依赖于概率代理模型对目
标函数的准确估计，而目标函数的形式非常复杂且未知，所以建立合适的代理模
型拟合目标函数是非常重要且关键的。本文中的概率代理模型使用高斯过程回
归，采集函数使用期望提升方法。
由于贝叶斯优化是一种非常具有探索性的全局优化算法，使得算法难以有
高效且精确的表现，于是我们将模型平均的稳
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