上置信界 Upper Confidence Bound
上置信界 Upper Confidence Bound（簡稱 UCB）是貝葉斯優化常見的採集函數，形式為後驗均值加上 β 倍後驗標準差：UCB(x) = μ(x) + βσ(x)。均值項鼓勵在預測表現好的區域利用，標準差項鼓勵走進數據稀少、不確定性高的區域探索，兩者比重由使用者設定的 β 直接控制——β 越大越偏向探索。UCB 概念透明、計算便宜，亦源於多臂老虎機問題的遺憾界分析，有理論支撐。要注意 β 的選取對搜索行為影響極大：太小會過早鎖死局部最優，太大則長期流連於邊陲地帶；且均值與標準差同綱的假設在觀測值未標準化時未必成立。
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