В большинстве обучающих программ и реализаций байесовской оптимизации гауссовские процессы максимизируются. Я реализовал байесовскую среду оптимизации в C ++ и пытаюсь минимизировать GP, используя функцию получения ожидаемого улучшения. Вычисление функции получения довольно простое (см., Например, здесь ), но из-за того, что я пытаюсь минимизировать мою проблему оптимизации, и, следовательно, мою гауссовскую практику, я столкнулся с некоторыми трудностями. Таким образом, функция сбора данных все еще должна быть максимизирована, но пики должны быть в точках, где GP имеет потенциально низкие значения. Обычно в этом случае я бы просто взял значение функции сбора и умножил его на -1, но, поскольку у нас есть нулевой порог EI для отрицательных значений стандартного отклонения, это не работает.