2021-11-22
贝叶斯优化是一种强大的范例，可以根据稀缺和嘈杂的数据优化黑盒功能。通过从相关任务转移学习，可以进一步提高其数据效率。虽然最近的转移模型META-META-GERSED基于大量数据，但在利用高斯过程（GPS）的闭合形式的闭合形式（GPS）的低数据制度方法中具有优势。在这种环境中，已经提出了几种分析易行的转移模型后索，但这些方法的相对优势并不熟知。在本文中，我们对转移学习的分层GP模型提供了一个统一视图，这使我们能够分析方法之间的关系。作为分析的一部分，我们开发了一种新颖的封闭式GP转移模型，适合在复杂性方面的现有方法。我们评估了大规模实验中不同方法的性能，并突出了不同转移学习方法的优势和弱点。
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