研究者提出基于Fisher信息几何的信任域贝叶斯优化方法FITR

Saksham Kiroriwal、Julius Pfrommer 和 Jürgen Beyerer 提出信任域贝叶斯优化方法 FITR，用局部 pullback-Fisher 权重替代基于长度尺度的缩放。 该工作从信息几何视角分析贝叶斯优化：通过代理后验映射拉回 Fisher 信息度量，在输入空间得到局部敏感度张量，据此给出可重参数化采集函数梯度的上界。作者称，这解释了高维贝叶斯优化中的梯度消失现象，并为 RAASP 和维度缩放长度尺度等启发式方法提供统一解释。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。