本文提出多种基于贝叶斯优化的方法，包括知识梯度、多保真度和迁移学习等，旨在提升深度学习和黑盒优化的效率。研究表明，新算法在资源消耗、计算效率和目标函数优化方面有显著改进，并在多个基准问题中验证了其有效性。
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