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贝叶斯优化的累积遗憾保证无法反映最终推荐质量。本文解读一项新研究：通过插入探索查询策略和填充距离分析，为高斯过程Bandit优化提供推断遗憾的理论保证，在超参数优化和控制任务中验证有效。
论文将宽神经网络高斯近似的有限样本界提升为函数收敛界：通过逐样本误差使常数与样本数无关，对多项式激活和紧致输入集在supremum范数下达到m^{-1/2}速率。
