ELF-BO：借评估延迟实现全贝叶斯优化

Gustavo Sutter等作者提交预印本论文，提出ELF-BO算法：它利用目标函数评估的延迟时间提前采样超参数后验，观测到目标值后只需重新加权样本，从而在不显著增加决策时间成本的前提下实现完全贝叶斯优化。 作者称，在合成函数和真实应用中，ELF-BO性能与完全贝叶斯方法相当，决策延迟仅与标准贝叶斯优化持平甚至更优，使完全贝叶斯优化在实际场景中变得可行。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。