机器学习超参数调优：十个实用的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）进阶技巧

贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）虽然是超参数调优的利器，但在实际落地中往往会出现收敛慢、计算开销大等问题。很多时候直接“裸跑”标准库里的 BO，效果甚至不如多跑几次 Random Search。

所以要想真正发挥 BO 的威力，必须在搜索策略、先验知识注入以及计算成本控制上做文章。本文整理了十个经过实战验证的技巧，能帮助优化器搜索得更“聪明”，收敛更快，显著提升模型迭代效率。