arXiv cs.LG· Lin Fu, Siwei Fu, Dong Ni·· 16 小时前AI 评分34
CAP：从相关任务的稀疏观测中学习优化
CAP: Learning to Optimize from Sparse Observations of Related Tasks
AI 导读
研究人员提出黑盒优化策略 CAP（Candidate Acquisition Policy），通过建模历史记录中的共享结构与任务变异采样交互练习函数，学习受反馈调节的序列查询策略。在 6 维至 20 维的 5 个合成任务族及 BOPTEST、SU2 工程模拟基准上，CAP 在 4 个合成族和全部 2 个工程基准中均取得了最低的中位数最终预算值。该方法能够在固定评估预算下更高效地利用昂贵的实验资源。
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