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为了利用最佳超参高概率范围和超参梯度,提出了加速的序列模型优化算法(sequential model-based optimization algorithms,SMBO)——AccSMBO算法.AccSMBO使用了具有良好抗噪能力的基于梯度的多核高斯过程回归方法,利用元学习数据集的meta-acquisition函数.AccSMBO自然对应的并行算法则使用了基于元学习数据集的并行算法资源调度方案.基于梯度的多核高斯过程回归可以避免超参梯度噪音对拟合高斯过程的影响,加快构建较好超参效果模型的速度.meta