研究者提出用贝叶斯优化预训练BO参数框架

研究者提出一种用贝叶斯优化（BO）自身来优化BO算法参数的框架。该方法先从BO启动时可得信息推断高斯过程（GP），再从其采样路径上运行BO算法，以累积遗憾的经验估计为目标，用外层BO搜索最优参数配置。 实验表明，该框架能在候选配置中有效选出性能较强的参数组合。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。