贝叶斯优化中对预期改进的意外改进

该文介绍了一种改进的EI方法，通过引入高斯过程模型提供的协方差信息，修正了传统的EI公式，以达到在有噪声和无噪声的情况下都具有较好泛化性能的目的。实验证明，在黑盒优化的基准函数和神经网络模型压缩的参数搜索中，该方法在存在噪声观测时能够胜过EI方法。