获取函数(常见于贝叶斯优化):一种用来衡量“下一次应该在哪个点进行评估/采样最值得”的函数。它把模型对目标函数的预测与不确定性结合起来,在“探索(exploration)”与“利用(exploitation)”之间做权衡,从而指导下一次实验/计算的选点。常见形式包括 Expected Improvement (EI)、Upper Confidence Bound (UCB)、Probability of Improvement (PI) 等。
/ˌækwɪˈzɪʃən ˈfʌŋkʃən/
We chose an acquisition function to decide the next point to test.
我们选择了一个获取函数来决定下一次测试的点。
In Bayesian optimization, the acquisition function balances exploration and exploitation to efficiently search for the best hyperparameters.
在贝叶斯优化中,获取函数通过平衡探索与利用,更高效地寻找最佳超参数。
acquisition 源自拉丁语 acquisitio(“获得、取得”),与 acquire(获得)同源;function 源自拉丁语 functio(“执行、功能”)。合在一起字面意思是“用于取得(下一步信息/收益)的函数”,在机器学习语境中特指“选点策略函数”。