研究者提出直接遗憾优化贝叶斯优化方法
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研究者提出直接遗憾优化贝叶斯优化方法
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AI 综述
研究者 Fengxue Zhang 与 Yuxin Chen 提出一种直接遗憾优化方法，用于贝叶斯优化：从一组候选模型与采集函数中蒸馏，联合学习最优模型与非短视采集策略，并显式以最小化多步遗憾为目标。 该方法用不同超参数的 Gaussian Process 集成生成模拟 BO 轨迹，训练端到端 Decision Transformer 选择下一次查询，再用少量真实评估在线微调 GP。作者称，在合成与真实基准上其最终简单遗憾达到最佳或接近最佳，高维场景增益最大。
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最新进展10月7日 12:00
贝叶斯优化中的直接遗憾优化（Direct Regret Optimization）报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.LG贝叶斯优化中的直接遗憾优化（Direct Regret Optimization）
研究者提出一种直接遗憾优化方法，通过从候选模型与采集函数集合中蒸馏，联合学习最优模型与非短视采集策略，显式以最小化多步遗憾为目标。该框架用不同超参数的 Gaussian Process 集成生成模拟 BO 轨迹，训练端到端 Decision Transformer 选择下一次查询，并以少量真实评估在线精调 GP。在合成与真实基准上，其最终简单遗憾达到最佳或接近最佳，高维场景增益最大。
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