#不确定性校准

专家乘积高斯过程：大规模贝叶斯优化新范式

论文提出 BO-pro-c-tr 算法，用带不确定性校准的专家乘积高斯过程（GP-pro-c）替代独立局部 GP 搭配信赖域的传统方案，缓解边界不连续与信息损失问题。实验显示简单遗憾平均降低 2.6%，计算开销降低 34.9%。