Black-Box Optimization From Small Offline Datasets via Meta Learning with Synthetic Tasks

En 3 lignesOptBias, un framework de meta-learning, résout l'optimisation black-box hors-ligne avec données limitées. Il génère des tâches synthétiques via processus gaussien pour apprendre un biais d'optimisation réutilisable, puis affine le modèle surrogate sur les petits datasets cibles. Surpasse les baselines sur benchmarks continus et discrets.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain