华南理工大学 发布 MetaBox-v2 数据集, 应用在 元学习、黑盒优化 领域

华南理工大学 本次发布的数据集 MetaBox-v2, MetaBox-v2是一个统一的基准平台，用于元黑盒优化。该数据集提供了18个合成/真实任务，包括1900多个实例，涵盖了单目标、多目标、多模型和多任务优化场景。它支持元学习算法设计策略，通过双层框架进行元训练，以减少在开发低层优化任务算法时所需的人工工作量。MetaBox-v2旨在解决传统黑盒优化器设计过程中的设计偏差问题，并为元黑盒优化领域提供更全面的基准平台。

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