arXiv · cs.AI· Erik Bodin·· 5 天前AI 评分22
SABLE：面向高维潜空间、低评测预算的贝叶斯优化方法
SABLE: Scalable Affine Bayesian Latent-space Exploration
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Erik Bodin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31495v1
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AI 导读
研究者提出 SABLE，一种针对高维生成模型潜空间、评测预算有限的贝叶斯优化方法。它用贝叶斯仿射代理模型处理预测与采集，通过有限区间调度控制 off-span 范数避免欠探索，并用重压缩方案把信息压缩为 O(M) 伪观测。在合成基准与潜空间优化任务上，SABLE 实现高样本效率，决策时间保持在几十毫秒，大预算下比现有方法快数个数量级。
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