Hewlett Packard Enterprise（慧与）

BayMOTH: Bayesian optiMizatiOn with meTa-lookahead -- a simple approacH

BayMOTH：基于元前瞻的贝叶斯优化——一种简单方法

Rahman Ejaz, Varchas Gopalaswamy, Ricardo Luna, Aarne Lees, Vineet Gundecha, Christopher Kanan, Soumyendu Sarkar, Riccardo Betti

机构 * Laboratory for Laser Energetics（激光能实验室） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Hewlett Packard Labs（惠普实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Physics（物理系） 纠错

AI总结 本文提出一种简单高效的元贝叶斯优化算法，通过在统一框架中利用相关任务信息或回溯优化，提升样本效率并保持低相关性任务下的性能。