浏览器|腾讯QQ浏览器2021AI算法大赛，北大冠军团队经验分享，附详细代码_函数|北大|贝叶斯|OpenBox|大赛

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一文梳理腾讯 QQ 浏览器 2021AI 算法大赛冠军方案。

历时两个多月的腾讯 QQ 浏览器 2021AI 算法大赛 [9] 已经告一段落，大赛自 2021 年 8 月 15 日启动以来，受到了全球 AI 算法爱好者及业界的广泛关注。整个赛程历时 68 天，覆盖全球 279 个城市，共吸引来自 276 个不同高校、企业和社会的算法精英 1853 人，组成 852 支队伍参赛，其中进入决赛的 TOP 20 队伍就涵盖了北京大学、清华大学、复旦大学、香港科技大学、中科院大学、华南理工大学、浙江大学、西安交大、中山大学、西安电子科技大学等顶尖院校，也有来自德国、加拿大等国际高校的学生，期间共完成了近 7000 次提交。

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腾讯 QQ 浏览器为优秀参赛团队提供价值共计 41.7 万人民币的总奖池，除此之外每个赛道前 15 名队伍将会额外收获校招直通复试卡，前 8 名队伍可获得 QQ 浏览器实习生直通终面卡。
首届 AI 算法大赛议题设置 “多模态视频相似度” 和“自动超参数优化”两大赛道，以下为 “自动超参数优化” 赛道冠军团队，来自北京大学的队伍 PKU-DAIR 的方案分享。（PKU-DAIR 队成员：姜淮钧、沈彧、黎洋）
团队介绍
PKU-DAIR 团队的三位成员来自北京大学崔斌教授 DAIR 实验室的 AutoML 自动化机器学习项目组。团队研究方向包括超参数优化（HPO）、神经网络结构搜索（NAS）、自动化机器学习系统（AutoML System）等。团队不仅在国际顶级会议上发表了多篇论文，为提高 AutoML 技术的易用性与可用性，团队还相继在 GitHub 开源了黑盒优化系统 OpenBox[1][7]、自动化机器学习系统 MindWare[2][8]等。
在本次自动化超参数优化赛道中，团队基于实验室自研开源黑盒优化系统 OpenBox 进行调参。初赛时使用 OpenBox 系统中的并行贝叶斯优化（Bayesian optimization）算法，决赛在初赛基础上加入早停机制。比赛代码已在 Github 上开源[3] 。下面将进行详细介绍。

Rank 1st 比赛代码开源地址：https://github.com/PKU-DAIR/2021_AIAC_Task2_1st
黑盒优化系统 OpenBox 地址：https://github.com/PKU-DAIR/open-box

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初赛算法介绍
赛题理解
在信息流推荐业务场景中普遍存在模型或策略效果依赖于 “超参数” 的问题，而“超参数 " 的设定往往依赖人工经验调参，不仅效率低下维护成本高，而且难以实现更优效果。因此，本次赛题以超参数优化为主题，从真实业务场景问题出发，并基于脱敏后的数据集来评测各个参赛队伍的超参数优化算法。