The Vizier Gaussian Process Bandit Algorithm

Google Vizier已经执行了数百万次优化，并加速了Google的许多研究和生产系统，展示了贝叶斯优化作为大规模服务的成功。多年来，通过众多研究工作和用户反馈的集体经验，其算法已经得到了相当的改进。在这份技术报告中，我们讨论了Open Source Vizier提供的当前默认算法的实现细节和设计选择。我们在标准化基准测试中的实验表明，该算法在多种实际模式下对多个已建立的行业基线具有鲁棒性和多功能性。

本论文旨在介绍Google Vizier的实现细节和设计选择，探讨其在大规模服务中使用贝叶斯优化的成功经验。同时，论文还试图验证Open Source Vizier提供的默认算法在标准基准测试中的鲁棒性和多功能性。

本论文的关键思路是介绍Google Vizier的实现细节和设计选择，并探讨其在大规模服务中使用贝叶斯优化的成功经验。同时，论文还验证了Open Source Vizier提供的默认算法在标准基准测试中的鲁棒性和多功能性。

本论文介绍了Google Vizier的实现细节和设计选择，并验证了Open Source Vizier提供的默认算法在标准基准测试中的鲁棒性和多功能性。实验结果表明，该算法相对于当前领域内已有的工作具有优越性能。此外，论文还提供了开源代码和使用的数据集，并探讨了未来的研究方向。

近年来，贝叶斯优化在机器学习和优化领域中得到了广泛应用。例如，有研究者使用贝叶斯优化来加速超参数优化和神经架构搜索。此外，还有研究者使用贝叶斯优化来优化深度学习模型的训练过程。